内容概要： 使用Python实现光学字符识别（OCR）。需要下载pytesseract库，下载对应软件并配置环境变量。 使用人群： Python-OCR实战入门 使用场景及目标： 1. 使用模型识别图像中的文字（中文，英文，中英文）； 2. 可以对代码进一步优化，例如裁剪、增强、旋转……； 3. 可以对导入部分进行优化，例如从摄像头获取照片。

此例程需要你先配置好opencv和tesseract的开发环境，本例程先通过摄像头获取图像，然后opencv模板匹配获取要识别的区域，最后由tesseract进行识别并将结果显示在对话框中，其中有两个函数解决了显示乱码和不能换行的问题，具体可看代码。

使用支持向量机进行光学字符识别.7z

人工智能-反馈神经网络在光学字符识别中的应用研究.pdf

Halcon MFC OCR

字符识别，手动截取字符位置，点击识别，开始识别字符，数字识别率很高，英文识别不是很准确

光学字符识别（OCR）的目的是对字母数字或其他字符对应的光学模式（通常包含在数字图像中）进行分类。OCR的过程包括几个步骤，包括分割、特征提取和分类。该程序使用图像处理工具箱来获取。

光学字符识别 使用Pytorch特征提取的光学字符识别。

通过神经网络进行光学字符识别 本练习的任务是开发一个神经网络模型，该模型可以将人类手写的数字分类为前10个数字。 通过sklearn提供的内置实用程序功能加载MNIST数字数据集。 导入必要的类以进行k交叉折叠验证。 您可以根据您的计算预算和任务复杂程度自由选择k，但对于大多数情况，“ k = 5”就足够了。 请预留20％的图像进行测试。 为“ MLPClassifier”定义一个超参数网格，该网格是Sklearn的神经网络模型实现。 在上面选择的范围内定义一个随机搜索过程，然后通过为搜索对象调用'.fit'方法来训练模型。 报告一种测试准确性和发现的最佳超参数。

波斯语OCR 使用深度学习和特征提取功能对波斯字母进行离线光学字符识别 该项目于2010年完成。在此过程中，没有使用任何特殊的库，因此对我们来说，从头开始学习图像处理和卷积神经网络是一个好习惯。 阅读以了解更多详细信息（波斯语）。 屏幕截图 发展 使用Embarcadero RAD Studio Delphi打开项目。 跑步 克隆项目并运行OCR.exe（在Windows中）。