CVI2012 + IMAQ vision6.0 https://blog.csdn.net/weixin_43470383/article/details/117478961 https://blog.csdn.net/weixin_43470383/article/details/117486707 https://blog.csdn.net/weixin_43470383/article/details/117518445

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：

文字识别OCR 人脸识别 百度AI相关中英文文献

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。

本例子是一个基于安卓的ocr(文字识别)的例子源码。与传统的在安卓手机上直接拍照识别不同，本项目的实现思路是先由客户端拍照，然后画出照片的指定区域上传到服务端，服务端调用文字识别引擎进行识别然后把结果再反馈回手机客户端，本项目的客户端主要实现了拍摄场景图片，大致划出感兴趣文字区域，通过socket通信上传服务器端识别，服务器端使用了Python server进行socket通信监听，连通后调用文字识别引擎（exe可执行程序），将识别结果返回，另外由于本项目不是做产品，对效率的考虑并没有在意。现在的话是将手机拍照后的整幅图片上传，虽然进行了压缩，但一副图仍有几百KB大小，这对流量实在太过浪费。解决的话也简单，只要将划取的文字区域单独取出来上传即可（但四周需要一定程度的扩展），大小应该减小几十倍。本项目有简单的注释默认编码GBK编译版本4.4.23。本项目服务端是基于Python的，需要测试者有一定Python基础。

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