Tesseract(DLL)

C# PaddleInference OCR识别 学习研究Demo，完整Demo，可直接运行 VS2022+.net4.8+ OpenCvSharp4+Sdcb.PaddleInference https://blog.csdn.net/lw112190/article/details/131554433 //读自己加密后的模型文件,解密后写入byte[] byte[] programBuffer = new byte[Length]; byte[] paramsBuffer = new byte[Length]; fixed (byte* pprogram = programBuffer) fixed (byte* pparams = paramsBuffer) { PaddleNative.PD_ConfigSetModelBuffer(det_ptr, (IntPtr)pprogram, programBuffer.Length, (IntPtr)pparams, paramsBuffer.Length); }

建议放到tessdata目录下使用，针对java操作pdf、png、jpg等图片上文字的OCR识别所需要的语言库。

文字识别网站极大地提高了工作效率，不再需要费时费力地手工输入大量文字，只需将文件拍照后上传至网站，自动识别并转换即可。这种快速、准确的转换过程不仅节省了宝贵的时间，还大大降低了出错的风险。

根据网上VBA OneNote2013 OCR图像识别代码改编，非原创，修改部分错误用vb6win7x64下完美运行。

OCR 智能著录平台，主要面向档案数字化加工行业，为用户提供快速著 录以及智能著录功能，平台支持数据检索、数据统计、OCR 智能识别、自定 义识别、批量识别、文件自动分件等应用需求。 设备建议配置 a) 处理器：Intel(R) Core(TM) i5 及以上( 最低设备配置要求：4 核 4 线程及以上) b) 内存：4GB 及以上 c) 系统：window 10 d) 软件运行环境：.net4.8(64x)

资源包含Yolov3和Yolov5的可运行的源代码，YOLOv3代码部分包含三个部分：Backbone，PANet，Yolo Head,而Yolov5代码部分包含骨干网络 Focus、BottleneckCSP 和 SSP 网络构成，其中主要包括 Focus、Conv 卷积块、BottleneckCSP 和 SSP 等模块。可以用于后续的训练和模型搭建。

Python构建快速高效的中文文字识别OCR

tesseract的编译文件，可用于qt在windows上进行开发

现有ocr识别小工具，分为两类，一类是依靠网络公司提供的api接口来进行识别，如百度文字识别等，优点是识别准确率高，缺点是没网没授权不能用。另一类就是本地化这种了，现在网上公开的ocr识别工具tesseract-ocr提供中文识别包。再加上使用qq邮箱的截图工具，组建成离线版的OCR识别工具。操作简单，由于使用的是最基本的训练库，准确率比较低，目前能够准确识别pdf中标准文字，带图标的文字可能会识别错误。优化的建议自己训练中文识别库替换tesseract-ocr文件夹内容即可。