训练Tesseract-ocr 的最新工具jTessBoxEditorFX 2.3.0.

本文来自于csdn，本文将通过以OCR（光学字符识别）的场景来介绍深度学习在计算机视觉中的应用。 计算机视觉是利用摄像机和电脑代替人眼，使得计算机拥有类似于人类的对目标进行检测、识别、理解、跟踪、判别决策的功能。以美团业务为例，在商家上单、团单展示、消费评价等多个环节都会涉及计算机视觉的应用，包括文字识别、图片分类、目标检测和图像质量评价等方向。本文将通过以OCR（光学字符识别）的场景来介绍深度学习在计算机视觉中的应用。

Yolov3+Flask+2k图片+99%检测率权重——交互式框架 0x01 主页视图 0x02 图片检测 0x03 视频检测 0x04 实时检测 0x05 训练数据 0x06 日志记录

光学OCR文字识别软件，用于免费提取图片中的文字，使用方式先设置取图快捷键，在系统右下角图标处设置。

包含源代码

PaddleOCR2.6版本大致教程

yolov3.weights是训练好的权重文件；yolov3.cfg是神经网络的结构文件；coco.names是算法的类别文件

paddle ocr v3模型文件

免费，开源，可批量的离线OCR软件。其优点： 方便：解压即用，离线运行，无需网络。 批量：可批量导入处理图片，结果保存到本地 txt / md / jsonl 多种格式文件。也可以即时截屏识别。 高效：采用 PaddleOCR-json C++ 识别引擎。只要电脑性能足够，通常比在线OCR服务更快。 精准：默认使用PPOCR-v3模型库。除了能准确辨认常规文字，对手写、方向不正、杂乱背景等情景也有不错的识别率。可设置忽略区域排除水印、设置文块后处理合并排版段落，得到规整的文本。 nuitka打包：用最新nuikta-1.2.4打包，可以脱离python环境，运行速度媲美C++。

1、YOLOv3摩托车检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志, map达90%以上， 2、classes: motorbike; 3、包括1500多张数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/126395695?spm=1001.2014.3001.5502