本篇文章主要介绍了Python基于百度AI的文字识别的示例，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

感谢李奥诃弗斯基的悉心教导完成编译部分工作，万分感谢！ 本文使用开源项目chineseocr_lite，已上传百度网盘（2020/3/16），提取码：oade 以下适合Windows系统，需要使用VS进行简单编译，若用Linux系统可直接参考原项目，应该更简单。 安装 1. PyTorch 进入PyTorch官网，选择合适自己的版本。 如笔者使用pip且仅CPU环境，执行命令安装：pip install torch==1.4.0+cpu torchvision==0.5.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

用于任意形状的场景文本识别的AttentionOCR简介这是ICDAR2019基于任意张量流的场景文本点算法的排名第一在ICDAR2019任意形状文本（仅拉丁文，拉丁文和中文）上的稳健阅读挑战中基于No.1的基于张量流的场景文本发现算法，此外，该算法在ICDAR2019带有部分标签的大规模街景文本的稳健阅读挑战中也采用了该算法和ICDAR2019在招牌上阅读中文文本的强大阅读挑战。从T修改了场景文本检测算法

基于Python创建的截图文字识别小工具，调用百度云文字识别接口

参见文章：https://blog.csdn.net/u010383605/article/details/87099957 文字附带完整使用方法。 使用 python3 开发，通过按住 ctrl 键 并左键点击2点（左上角和右下角区之间的区域），获取需要识别的区域。联网的情况下，将获取的文字写入粘贴板。 高效实用。

适用于初步研究人工智能、初步使用百度智能云的人

开源的ocr 工具到下载时的最新资源，在官网下的较慢，你懂的

百度文字识别sdk，python版本

用Python写的手写字体识别系统，基于TensorFlow的框架，很适合初学者的学习使用