checkpoints.zip for ocr

Linux智能OCR解决方案 Lios是一个免费的开源软件，可以使用扫描仪或照相机将打印转换为文本，它还可以从其他来源（例如Pdf，图像，包含图像的文件夹或屏幕截图）的扫描图像中生成文本。 程序为视障人士提供了完全可访问性。 Lios是用python3编写的，我们根据GPL-3许可发布了它。 该程序有很多可能性，“反馈”是它的关键，“期待您的反馈”。 特征 从扫描仪，PDF，文件夹或网络摄像头导入图像， 拍摄并识别屏幕截图， 识别选定区域（矩形选择）， 支持两个OCR引擎（楔形文字，Tesseract）， Text-Cleaner-使用“替换匹配”对话框对输出进行后期处理， 任意语言的全自动旋转（如果已为该语言安装了aspell，例如，印地语为“ sudo apt-get install aspell-hi”， 图像和输出的并排视图 先进的扫描仪亮度优化器， 具有突出显示功能

图片文件批量OCR识别 是一个免费图片批量OCR识别程序，可以同时对各种图片文件进行OCR识别。 可以把识别后的图片批量导出文件双层PDF，文本文件等。系统可以对图片进行放大、缩小、旋转、剪切等操作，可以调整图片次序，软件使用非常简单。系统使用Tesseract5 API， 速度快，质量高，支持多线程处理。 本工具可以实现内网环境下本地化部署，不需要把文件上传到互联网，可以保障文件安全，不会导致泄密。 软件完全免费，没有任何时间和功能限制。 1：支持各种图片预览 左侧是图片缩略图，点击一个缩略图可以预览此图片，可以移动查看图片，也可以放到缩小，旋转等等。 2：支持图片的简单编辑功能 支持放大，缩小，旋转，裁剪，灰度变化 。 也可以增加，删除选中图片。 加载某个文件夹下图片文件，一个TIFF图片可以显示每一帧。 导出HOCR。 3：支持多种输出格式，双层PDF，文字文本等 同时可以设置输出页面大小，方向，边距等。 4：系统支持多线程 5：识别速度快，准确率高

使用PDF24 OCR 程序报错时需要手动添加的语言文件包。 使用方法可参考这个https://blog.csdn.net/ZMJ_QQ/article/details/126952422

gituhub 地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR新機器視覺最前沿的機器視覺與計算機視覺技術206篇原創內

资源给大家带来一个利用卷积神经网络（CNN）进行中文OCR识别，实现自己的一个OCR识别工具。 一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，这样可节省人力打字的时间。

论文神器OCR公式-Inftyreader【论文投稿】-附件资源

【Java核心技术卷1：基础知识，原书第10版】（高清完整版，已OCR，可直接搜索复制文字）+代码

NLP图像到文本 从图像中提取文本的代码 pip install -r requirements.txt 如果遇到找不到文件错误，如下所示： FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'tesseract' 运行以下命令 brew install tesseract 然后如下运行image-to-text.py： python image-to-text.py 我们观察到，对于干净的输入，准确性很高。 参见输入2。嘈杂的输入可能不会产生相同的效果！ 一些示例输入和输出： 输入： 输出： DON’T WATCH THE CLOCK; KEEP GOING. SAM LEVENSON / / 7 J .- - flCESSc

字符提取代码matlab 多用途图像分析仪 这种多用途图像分析器是 Matlab 脚本/函数的资产，专为 CV 与光学字符识别 (OCR)、图像层提取和其他几个实用程序的低分辨率图形内容交互而设计。 特征 光学字符识别 (OCR) 为了在不需要额外步骤的情况下执行适当的 OCR，此存储库中提供的不同功能提供了内置的噪声过滤系统、色彩修饰算法和图像二值化。 通过这种预处理，大多数带有罗马字母的语言都可以使用 OCR。 尽管没有完全支持，OCR 算法也已经用几种编程语言进行了测试，成功率可以接受。 图像层提取 该项目的另一个特点是它能够按照几个相等性和相似性的标准分析和提取图像的不同颜色层，目的是在相关对象共享共同颜色属性的假设下进一步检测对象。 物体轮廓检测 作为复杂物体检测的前一步，轮廓检测问题只不过是一个不平凡的挑战。 针对此目标的不同脚本和函数执行多轮图像降噪、色彩修饰和色彩投影，以揭示不同对象之间的内在对比度，从而可以轻松检测和划分由不同对象分隔的图像的不同区域。其中存在的道具、纹理和物体。 进一步改进 光学字符识别 (OCR) 通过应用机器学习技术以更准确的方式改进对多种编程语