使用CNN-KNN-SVM-RF的光学字符识别：使用CNN，KNN，SVM和随机森林算法的笔迹检测

Sharingan 一个基于Python工具，使用OpenCV从报纸图片中提取文本新闻内容

[python3.6] 运用tf实现自然场景文字检测,keras/pytorch实现ctpn crnn ctc实现不定长场景文字OCR识别

课程汇报——光学字符识别ocr 参考《深度实践OCR：基于深度学习的文字识别》、《机器视觉算法与应用》这本书

本项目基于yolo3 与crnn 实现中文自然场景文字检测及识别

这是基于YOLOV5目标检测模型的实时车牌识别，包括对车辆的车牌区域精确定位，利用校正探测器对定位的车牌进行边框校正处理，使用增强神经网络模型对车牌区域进行超分辨率技术处理和光学字符识别。经过多次试验测试，可以对视频中的车辆车牌实时识别以及图片中的车辆车牌进行准确定位和识别，识别速度快，准确率高，比那些传统车牌识别方法效果好很多。效果演示视频：1.https://www.bilibili.com/video/BV1eK4y1m7GQ/ 2.https://www.bilibili.com/video/BV13K4y1K7Pi/

本文件包含了一个用MATLAB语言编制而成的光学字符识别系统。作者对该系统进行了实验测试，试验结果保存在.m文件中。同时该文件也提供了测试图片，以便读者可进一步进行测试，该文件保存在文件CS585 Fall 1998 Project One by Stanislav Rost.files。