这是我的学士论文。 主要用于欧洲的车牌。 训练集的照片主要是在汽车尾部和头部的停车场拍摄的。 因为神经网络的训练是EXTREMELY TARGETED，例如：如果你的测试照片和我的训练集（包括分辨率、场景、颜色）有很大的差异，就会导致识别不准确。 在这种情况下，您可以使用文件中的两个训练函数来训练您需要识别的场景。 由于我个人能力，没有大数据集提供给我，我的训练数据也只有几百张图片。 如果您有更多的训练数据，则可以获得更好的结果。 车牌识别由三部分组成： 1.图像预处理2.车牌定位3.字符识别 定位模块： 主要思想是首先在适当的图像预处理（形态学处理）后搜索8个连通区域。 如果这一步成功，8-connectivty 捕获的区域通常比神经网络锁定的区域更准确。 车牌和类似标志具有不同于周边区域的明显区域特征：车牌与其周边区域没有通过共同特征连接。 整个预处理图像被二值化并存储在逻辑矩阵中

曾下载很多OCR文字抓取软件，包括不限于天若，百度等等。但都有自己的问题，例如需要付费，操作繁琐等。 经过继续寻找，终于找到了这款软件，只需要一个exe文件，占用空间小。并且操作界面简单，操作方式即为方面，选定区域抓取文字，还可以调整格式，很棒的ocr软件，遂共享。

截图识别文字，解压直接运行即可，简单方便

一打开是看不到主窗口的，是一个悬浮的小图标，直接按Ctrl+A框好要识别的地方,然后双击等待几秒时间，Ctrl+A框好右键可以保存，直接点击右上角控制栏-号隐藏 X号不再提示 方便二次使用。 1、运行软件，自动跳出一个文本框，选择“从图片读文件”； 2、想要转换的图片，选定之后，点击“打开”就可以； 3、图片打开后，点击工具栏上的“识别”按钮； 4、将识别结果输出为Word就可以了。

Win10从Office2007安装MODI组件后用C#调用Interop.MODI.dll仍然报错“Object hasn't been initialized and can't be used yet”，调用Office2007的OCR组件Microsoft office document imaging也是失败的解决方案。

识别结果可直接存为EXCEL,或导入到MSSQL,MYSQL等数据格式,方便存储查询.表格文字识别,程序经人工智能深度学习,有效解决传统OCR对表格识别率低的问题.

验证码技术是确保网站安全性和用户信息隐私性的第一道保障。针对多样化的验证码，其识别技术也很多，传统验证码技术主要分为人工识别、字典模型识别和验证码图像分割识别，其中字典模型中较为典型的Tesseract-OCR，其识别率相对较低，过程操作复杂，需要对识别错误的文字做出修改不适合对复杂验证码做出高效迅速的识别。本文使用TensorFlow框架实现卷积神经网络算法对验证码进行识别，利用Captcha包下提供的ImageCaptcha（）方法生成模拟现实网站的验证码，利用卷积神经网络对生成的验证码进行训练生成训练模型，通过训练模型进行对测试集的测试得到识别率，识别率可达到97%以上远超传统验证码识别算法。

字幕自动更正 修复OCR错误的Python脚本 安装 PyCharm的Python启动配置： Script : (...)\sub-titles-auto-correct\Corrector\main.py Script parameters : - Environment variables : PYTHONUNBUFFERED=1 Python interpreter : Python 3.3+ (currently 3.5) Interpreter options : - Working directory : (...)\sub-titles-auto-correct\Corrector Add cont

安装说明 将下面的文件复制到以下文件夹： C:\Program Files\Common Files\Microsoft Shared\MODI\11.0 （32位系统 Office 2003） C:\Program Files (x86)\Common Files\microsoft shared\MODI\11.0 （64位系统 Office 2003） C:\Program Files\Common Files\Microsoft Shared\MODI\12.0 （32位系统 Office 2007） C:\Program Files (x8

Online handwritten Chinese text recognition (OHCTR) is a challenging problem as it involves a large-scale character set, ambiguous segmentation, and variable-length input sequences. In this paper, we exploit the outstanding capability of path signature to translate online pen-tip trajectories into informative signature feature maps using a sliding window-based method, successfully capturing the analytic and geometric properties of pen strokes with strong local invariance and robustness. A multi-spatial-context fully convolutional recurrent network (MC-FCRN) is proposed to exploit the multiple spatial contexts from the signature feature maps and generate a prediction sequence while completely avoiding the difficult segmentation problem. Furthermore, an implicit language model is developed to make predictions based on semantic context within a predicting feature sequence, providing a new perspective for incorporating lexicon constraints and prior knowledge about a certain language in the recognition procedure. Experiments on two standard benchmarks, Dataset-CASIA and Dataset-ICDAR, yielded outstanding results, with correct rates of 97.10% and 97.15%, respectively, which are significantly better than the best result reported thus far in the literature.