DL之CNN：基于CRNN_OCR算法(keras,CNN+RNN)利用DIY数据集训练来实现新图片上的不定长度中文文字识别 https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/90246673

多元统计分析及SPSS应用_汪冬华_带书签_带OCR.PDZ格式需要用超星阅读器打开，带的有OCR识别，比pdf格式好的是能够直接识别出文字

YOLOv3的PyTorch完整实现

yolo3-keras yolo3-keras的源码，可以用于训练自己的模型yolov3以及yolov3-tiny 一、环境要求 Python： 3.7.4 Tensorflow-GPU 1.14.0 Keras: 2.2.4 二、快速使用： 1.下载yolov3-keras代码 2.下载yolov3-keras权重文件 并将其放入根目录下 3.执行如下命令将darknet下的yolov3配置文件转换成keras适用的h5文件 python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5 python convert.py yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights model_data/yolov3-tiny.h5 模型文件对应说明如下： 模型文件 说明 ep034-loss6.105-val_l

python识别中文需要。无需积分，免费下载。

本数据集用于新手快速学习模型训练过程。（该数据集图片较少，训练出模型后识别准确率低，但可测试原数据集内图片。

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OCR_TIANCHI_ICPR 用法： 从下载训练有素的模型。 在single_ctpn中运行text_detector.ipynb。 样品： 结果： $锚点：（x1，y1，x2，y2，x3，y3，x4，y4）$每个文本区域的$将存储在结果文件夹中，其中txt文件的名称是相应的图像文件。

Caption OCR Tool (abbr. COCR) 目录 其他语言 简介 一款视频硬字幕提取的工具, 使用OpenCV 进行视频/图像处理, 再利用Tesseract-OCR 识别. COCR 提供HSV, HLS, 二值形态学的过滤方法, 对于颜色偏暗的场景, 二值形态学比色彩过滤效果更佳. 系统需求 项目 最低配置 操作系统 Windows 7 x64 CPU 2C2T 内存 4 GB GPU 显存 2 GB 空闲空间 500 MB 基本使用 打开视频文件,并点击滤镜. 选择一个模块配置,重点:调整"裁剪"模块中的字幕区域,不要搞错左上角和右下角的位置! . 注: 滤镜最后得到的图像应该是白底黑字的!! 如果不是黑白的二值图像, 调整你的滤镜模块和参数; 如果是黑字白底, 需要加一个"反转" 模块; 关闭滤镜窗口后,主窗口点击开始提取字幕. 开启管理模式,标记无效的字幕

目录 概述 该python软件包包含一些模块，可帮助您从PDF或图像中查找表格数据并将其提取为CSV格式。 给定一个包含表格的图像… 将文本提取为CSV格式… PRIZE,ODDS 1 IN:,# OF WINNERS* $3,9.09,"282,447" $5,16.66,"154,097" $7,40.01,"64,169" $10,26.67,"96,283" $20,100.00,"25,677" $30,290.83,"8,829" $50,239.66,"10,714" $100,919.66,"2,792" $500,"6,652.07",386 "$40,000","855,899.99",3 1,i223, Toa,, ,, ,,"* Based upon 2,567,700" 要求 除了setup.py中列出的python要求以及通过pip安装此软件包时自动安装的