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　Umi-OCR批量图片转文字是一款小巧易用的OCR批量文字识别软件。该软件界面美观，支持用户在没有网络的时候使用，帮助用户识别图片中的文字内容，并且支持用户编辑识别后的文字，有需要的话可以试试。 另外，由于软件基于PaddleOCR，所以可以使用PaddleOCR的各种模型库，可以手动切换识别模型； 软件已自带PaddleOCR轻量模型，识别速度快，如需要更高精度，可手动下载通用模型

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MNN Android环境OCR模型移植 OCR预训练模型来自MNN工作台提供的ocr演示 操作步骤 演示操作如下： 1，界面中有检测和识别按钮，点击检测按钮会检测出图片中的文本区域，裁剪为图片并缓存起来 2，点击识别按钮识别缓存的图片文本 3，重复点击识别按钮，观察相同输入下的输出结果 正常情况下：

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必看： 因涉及到敏感词，标题不够展现数据集内容 1. 数据集主要是按照印章标准生成企业名称 2. 数据集内的标注采用labelme进行标注 ，json的格式哦，需要转换成ocr常用的格式标准可在进行交流沟通 3. 不仅有文本区域的标注点，并且还有文字字符标注哦，一个字一个字标注真是累死人。 3.标注的细粒度按照字符级进行标注，标注点个数根据文字数决定，是不是很省事，很贴心 4. 主要用于印章文字检测方面的深度学习，简单修改脚本，让你的炼丹之路更加顺畅。 -------------------------------------------------------------------------- 因涉及一些敏感信息，或有涉及侵权，请及时联系，我将立刻下架。 另外，需要的同行朋友尽快下载，这东西开放的资源不多，且行且珍惜吧

文本框 通过生成的对抗网络从输入的单词生成文本框。 视频：在不同的培训步骤中生成“生成”一词： ： 图1：使用我们的模型生成“具有相同样式的单词”的不同示例 内容 ： 经过训练的模型：经过预先训练的模型（有关该模型的更多详细信息，请参见“部分）。 将该目录放置在目录中。 要使用它，请将EXPERIMENT_NAME = None替换为EXPERIMENT_NAME = "trained model" ，并确保文件中的cfg.resume_step = 225000 。 aster_weights ：转换为tf2的 OCR的权重。 将此目录放置在项目的根目录下。 训练模型，运行投影仪和推断测试集是必需的。 perceptual_weights ：感知损失的权重，使用回购从pytorch转换而来。 将此目录放置在目录中。 运行投影仪是必需的。 构建码头工人 docker build

OCR识别工具 天若OCR开源版V5.0.0，个人认为该版本在使用过程中识别率比其他版本高。

Java ocr图像识别的例子，基于Java语言实现的,相似图像识别，基于直方图比较算法，所用到的算法是直方图比较算法，里面有三个Java文件，注释挺多，不过是英文的，英文好的Java爱好者可下载参考。