内容概要：整理自网上开源OCR资料，主要整理近几年OCR论文通用方法，结合多个指标对比可选择适合算法，包括有无代码、数据集是否规则、方法内容、识别效果指标等，资料比较全面，配合本博主的博客可以进一步详细学习，希望大家可以互相交流学习。 适合人群：OCR初学者及爱好者学习和研究。 能学到什么：快速了解整个OCR领域论文通用方法，通过不同方法对比可选择适合自己数据集的OCR识别方法，可以为科研或项目提供帮助。 阅读建议：可通过表格筛选工具选择自己想要的方法，横向和纵向对比，先找到方法，后查找对应论文详细内容，有助于快速了解OCR方法。强烈推荐大家学习.

训练 1.处理train 数据集 python3 ./utils/make_data.py 2.训练网络 python3 train.py 测试 1.加载模型，将训练好的模型放入./model/中 2.向test_img_list中添加需要测试的图片列表 test_img_list = ['/home/tony/ocr/test_data/00023.jpg'] 3.运行模型 python3 test_crnn.py

用python3开发的，采用opencv，百度OCR技术实现的军棋自动裁判器。将红，黑双方的棋子放在裁判器上，自动识别双方棋子的棋力大小。硬件部分的制作请参见https://blog.csdn.net/littlezhuhui/article/details/100633758

QT Box Editor 是调整tesseract-ocr box 文件的工具。 该项目的目的是提供简单有效的编辑方式，无论文件大小。

BaiduOCR.qml，百度OCR命令库

Tesseract是一个开源的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本

php图文识别OCR类实现图文识别功能，调用方法见详细代码注释

OcrLiteAndroidNcnn Project下载 有整合好源码和依赖库的完整工程项目，文件比较大，可到Q群共享内下载，找以Project开头的压缩包文件 如果想自己折腾，则请继续阅读本说明 Demo APK下载 编译好的demo文件可以到Q群共享内下载 或者 介绍 Chineseocr Lite Android Ncnn Demo，超轻量级中文OCR Android Demo，支持ncnn推理 (DBNet+AngleNet+CRNN) 把onnx模型格式转为ncnn格式，并使用ncnn推理框架进行OCR识别。 代码和模型均源自chineseocr lite的onnx分支 详情请查看 采用ncnn神经网络前向计算框架 说明 封装为独立的Library。 Native层以C++编写。 demo app以Kotlin-JVM编写。 Android版与其它版本不同，包含了几个应用场景，

ocr文字识别图片中的汉字，python编写

本源码既可以获取手机中的图片资源，又可以调用手机摄像头进行拍照，然后利用tesseract ocr引擎识别图片字符（英文），同时还解决了图片显示是图片太大造成的错误。注意：请将eng.traineddata文件置于sdcard/tesseract/tessdata目录中，或者在源码中自行修改字符模板文件目录。