重建ocr参考网站。

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1 ocr完全损坏，且无备份。

http://blog.itpub.net/23135684/viewspace-721081/

2 ocr损坏，但是有备份。
http://blog.itpub.net/29812844/viewspace-2101372/
http://blog.itpub.net/28883355/viewspace-1129207/

其中需要注意的是，votedisk的盘头信息不止1MB，若需要dd掉盘头信息，建议dd掉10M。

来自 “ ITPUB博客 ” ，链接：http://blog.itpub.net/31441616/viewspace-2146905/，如需转载，请注明出处，否则将追究法律责任。

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酒瓶标签数字化全流程：曲面重建、展平算法与多模态OCR实践

m0_71589036的博客

11-08

145

本文提出了一套完整的酒瓶标签处理方案，结合传统图像处理和深度学习技术，实现曲面标签展平和文字识别的全流程方法。首先通过灰度化、二值化等传统图像处理技术进行标签区域初步提取，再引入U-Net深度学习模型实现更精准的标签分割。文章详细介绍了从图像预处理、轮廓检测到U-Net模型构建与训练的完整实现过程。该方法具有较高的工程应用价值，可有效解决电商、防伪等领域中曲面标签信息提取的难题，同时为计算机视觉方向的毕业设计提供了既有技术深度又具实用性的参考案例。

实战指南：DeepSeek OCR

最新发布

举世誉之而不加劝，举世非之而不加沮，定乎内外之分，辩乎荣辱之境，斯已矣。

12-19

607

DeepSeek OCR 是一款两阶段 Transformer 文档 AI，先将页面图像压缩成紧凑的视觉 Token，再以高容量的专家混合语言模型解码。

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ocr_vot重建

孙立锋个人博客

08-29

325

观察日志 linux /var/log/message rac su - grid ORACLE_HOME/log/$hostname/ 集群日志：alertrac2.log cssd ohasd 集群起不来 [root@rac1 ~]# crsctl stat res -t -init ora.asm 1 ONLINE OFFLINE Instance Shutdown ora.cluster_interconnect.haip

OCR重建方法

12-21

306

OCR重建方法没有验证，记录下以下是本次涉及的OCR重建的详细操作步骤：1、在两个节点上修改/etc/oracle/ocr.loc文件，将文件中的ocrconfig_loc=后的地址改为新的存储ocr的祼设备名（也可以...

Oracle 11.2.0.3 RAC 重建 OCR 和 Voting Disk 案例

10-06

在Oracle 11g里，RAC架构发生了很大变化，重建OCR和Voting Disk的方法也不同。这文档以案例方式做了很牛逼的详细整理！

重建OCR与Voting Disk

crddoq2411的博客

06-14

192

转自：http://www.dbaroad.me/archives/2012/05/ocr_votingdisk_recreate.html 环境：AIX 5.3 RAC 10.2.0.4问题描述：由于存储故障，OCR及Voti...

oracle19c 无备份情况下重建ocr 和 votedisk

fangang001的专栏

03-10

3450

无备份情况下重建ocr 和 votedisk – 19c 备注：测试环境基本上都有ocr自动备份文件，建议参考有备份情况下恢复ocr和votedisk Deconfigure and reconfigure entire cluster will rebuild OCR and Voting Disk, user resources (database, instance, service, ...

精选资源

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05-11

整合darknet-ocr完成对表格的重建，输出json\excel 编译对GPU的支持 git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git ../darknet cp Makefile ../darknet cd ../darknet && make 下载text.weights模型文件模型...

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小宝老豆的专栏

09-29

1838

OCR 和 Voting disk 对RAC 来说是非常重要的。 OCR记录节点成员的配置信息,如database、ASM、instance、listener、VIP等CRS资源的配置信息。Voting disk记录节点成员信息，如包含哪些节点成员、节点的添加删除信息记录。在日常维护中需要对他们进行备份。当然OCR 也会自动备份。当OCR或者Voting disk 出现问题时，有备份的话就使用备

有备份的情况下重建ocr磁盘

huoshuyinhua的专栏

05-09

2998

有备份的情况下重建ocr磁盘转载自http://blog.youkuaiyun.com/tianlesoftware/archive/2010/12/02/6050606.aspx 一、通过import 1.查看ocr [root@rac1 bin]# ./crs_stat -t Name Type Target State Ho

重建ocr（recreate ocr）mos文章NOTE:399482.1- How to Recreate OCR/Voting Disk Accidentally Deleted

huoshuyinhua的专栏

05-10

817

重建ocr（recrete ocr）没有备份的情况下如何重建ocr，mos上有比较详细的步骤，这里我只贴出我的语句和命令供参考 1.查看当前状态记录asm，database配置，如数据库名为orcl asm两个实例是+ASM1 [oracle@rac1 ~]$ crs_stat -t Name Type Target S

OCR,VOTEDISK各种测试之四无备份的情况下重建OCR及VOTEDISK

kiwi的专栏

10-27

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前几天，我们有个DBA在创建一个共享盘的时候

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05-10

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重建表决磁盘和OCR文件

huangliang0703的专栏

04-01

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Oracle 11gR2干净的清除并重建OCR和表决磁盘的方法

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07-26

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该操作适合自己测试环境的OCR丢失或损坏且不存在任何备份，又不想重装rac的兄弟们。切忌生产坏境使用！ 11gR2是新版本的数据库，清除并重建OCR和表决磁盘的方法变得更加简单：执行：$GRID_HOME/crs/install/rootcrs.pl -deconfig -force 如果是RAC的最后一个节点，那么执行：$GRID_HOME/crs/install

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ASM ocr磁盘组重建测试 RAC环境中用来存放ocr文件、以及voting file的磁盘组ocr_vot，做了normal冗余，有3个失败组，现在人为用dd命令破坏asm盘头部，测试RAC集群能否再起来，ocr_vot能否再重建。 1、查看当前ocr、voting所在磁盘组 3个失败组，每个失败组1个磁盘，大小4g SQL> select name,state,total_mb/10...

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口算 ocr

07-23

<think>首先，用户的问题是关于“OCR 口算题目识别技术实现”，意思是使用OCR技术来实现口算题目的识别。用户提到了“口算”，这通常涉及数学表达式、数字和运算符号的识别。回顾系统级指令： - 所有行内数学表达式必须使用 `$...$` 格式。 - 独立公式必须使用 `$$...$$` 格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 参考站内引用（尽管这些引用是示例性的，我需要基于它们来构建回答）。站内引用提供了相关信息： - [^1]：小猿口算利用OCR技术快速批改口算题。 - [^2]：比较了阿里云、腾讯云和百度云的OCR技术，各有优势。 - [^3]：讨论了两种技术路线：腾讯使用ANMT（基于2D attention的单行多行统一模型），百度PaddleOCR基于CRNN的变种，用于单行字符识别。 - [^4]：提供了一个Python脚本示例，使用pytesseract和pynput进行OCR，但这是一个简化优化版快速OCR脚本。用户意图是寻找与口算和OCR相关的技术实现，所以我需要解释如何实现口算题目的OCR识别。结构化回答： 1. **介绍**：简要解释OCR在口算题目识别中的应用。 2. **技术实现步骤**：逐步描述如何实现OCR口算题目识别，包括关键技术和挑战。 3. **关键技术和模型**：基于引用，讨论如CRNN、ANMT等模型。 4. **示例代码**：提供一个简单的代码示例，参考引用[^4]。 5. **优化和挑战**：讨论性能优化和常见问题。 6. **生成相关问题**：在最后添加相关问题。确保使用正确的LaTeX格式： - 行内数学表达式如变量：`$x$` - 独立公式如方程：单独段落用 `$$...$$` 生成相关问题： - 基于主题，生成3-5个相关问题。参考引用： - 在回答中自然地引用，例如在提到小猿口算或技术路线时添加引用标识。最终回答大纲： 1. **引言**：OCR在口算题目识别中的重要性。 2. **技术实现概述**：步骤包括图像预处理、文本检测、字符识别、后处理。 3. **具体模型和工具**： - 提到腾讯的ANMT模型（基于2D attention）。 - 百度的PaddleOCR基于CRNN。 - 使用开源工具如Tesseract。 4. **代码示例**：基于引用[^4]提供一个简化版Python脚本。 5. **挑战和优化**：如处理多行表达式、准确率问题。 6. **结论**：总结关键点。 7. **相关问题**：生成相关问题。</think>### OCR 口算题目识别技术实现 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术在口算题目识别中的应用，能自动解析数学表达式（如口算题、公式等），实现快速批改或解析。这涉及图像处理、文本检测和字符识别等步骤。以下我将逐步解释技术实现方案，结合关键模型和工具，确保回答清晰可靠。参考了站内引用中关于小猿口算、腾讯和百度技术路线的信息[^1][^2][^3]。 #### 1. **技术实现概述** OCR口算题目识别的核心流程包括： - **图像预处理**：增强图像质量，减少噪声（如去噪、二值化）。 - **文本检测**：定位图像中的数学表达式区域（如单行或多行公式）。 - **字符识别**：识别数字、运算符（如 `+`, `-`）和符号（如 `=`）。 - **后处理**：解析识别结果，重建数学表达式（如验证 `$3 + 5 = 8$` 的正确性）。关键挑战在于处理数学表达式的结构（如多行竖式或脱式），以及高精度要求（口算题需接近100%准确率，避免漏检导致学生信心下降[^1]）。主流技术路线包括： - **单行模型**：如CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）及其变种，适合简单口算题（如 `$2x + 3 = 7$`）。 - **多行统一模型**：如ANMT（基于2D attention的模型），能直接处理多行表达式（如竖式计算），无需额外拆分[^3]。 #### 2. **关键技术步骤与工具** 以下是实现OCR口算识别的详细步骤，基于开源工具和云服务（参考阿里云、腾讯云OCR的优势[^2]）。 ##### (a) 图像预处理 - **目的**：提升图像质量，便于检测和识别。 - **方法**： - 灰度化：将RGB图像转为灰度图，减少计算量。 - 二值化：使用阈值分割（如Otsu算法），突出文本区域。 - 去噪：应用滤波器（如高斯滤波）去除斑点。 - **工具**：OpenCV（Python库）简单高效。例如： ```python import cv2 # 读取图像并预处理 image = cv2.imread('math_problem.jpg') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, binary = cv2.threshold(gray, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY) ``` 预处理后，图像更清晰，识别准确率提升（腾讯云OCR通过优化预处理算法提高质量[^2]）。 ##### (b) 文本检测 - **目的**：定位表达式区域（如整道口算题或子部分）。 - **方法**： - **单行检测**：使用EAST（Efficient and Accurate Scene Text detector）或DB（Differentiable Binarization）模型，适合简单题目。 - **多行检测**：对于竖式或脱式，需结合目标检测模型（如YOLO或Faster R-CNN）分割行和列。 - **挑战**：口算题常含多元素（如数字、运算符），检测需高精度。引用[^3]提到，百度PaddleOCR需额外模型拆分多行公式，而腾讯ANMT能统一处理。 - **工具**：PaddleOCR（百度开源）或Tesseract（结合OpenCV）。示例代码： ```python from paddleocr import PaddleOCR ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en') result = ocr.ocr('preprocessed_image.jpg', rec=False) # 仅检测文本区域 boxes = [line[0] for line in result] # 获取检测框坐标 ``` ##### (c) 字符识别 - **目的**：识别检测区域内的字符，并重建数学表达式。 - **核心模型**： - **CRNN变种**：卷积层提取特征 + RNN（如LSTM）处理序列 + CTC损失解码。适合单行识别，如 `$5 \times 4$`。百度PaddleOCR基于此[^3]。 - **ANMT模型**：腾讯使用的2D attention机制，直接处理二维空间关系（如竖式对齐），无需后处理组合。公式识别准确率更高[^3]。 - **数学表达式解析**：识别后，需语义理解（如区分 `-` 是减号还是负号）。百度OCR在NLP结合方面突出[^2]。 - **数学表达式处理**： - 行内表达式用 `$...$`，如 `$x + y = z$`。 - 独立公式用 `$$...$$`，如： $$ \int_{0}^{1} x^2 \, dx = \frac{1}{3} $$ OCR需输出LaTeX格式，便于后续计算。 - **工具**： - Tesseract（开源OCR引擎）：适合简单场景，但需训练自定义模型。 - 云服务API：如阿里云OCR（支持多语言和场景[^2]），调用简单： ```python import requests url = 'https://ocr.aliyuncs.com' response = requests.post(url, json={'image': 'base64_encoded_image'}) text = response.json()['results'][0]['text'] # 输出识别文本 ``` ##### (d) 后处理与验证 - **目的**：纠正识别错误，并解析为可计算格式。 - **方法**： - **纠错**：基于词典或规则（如数学符号约束），例如 `l` 可能误识别为 `1`，需校正。 - **表达式重建**：将文本序列转为结构化的数学对象（如AST抽象语法树）。 - **验证逻辑**：检查等式是否成立（如 `$3 + 5 = 8$` 应为真）。 - **示例**：小猿口算通过后处理定位错题，提升批改效率[^1]。 #### 3. **完整代码示例** 基于引用[^4]的简化版脚本，我优化了一个Python实现，使用Tesseract和OpenCV进行快速口算识别。此脚本捕获屏幕区域（如口算题图片），识别并输出结果。 ```python import cv2 import pytesseract from PIL import ImageGrab import numpy as np # 设置Tesseract路径（需先安装Tesseract-OCR） pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' # 定义捕获区域（x1, y1, x2, y2），例如口算题在屏幕上的坐标 region = (100, 200, 400, 300) # 需根据实际调整 # 捕获屏幕区域并预处理 def capture_and_recognize(): img = ImageGrab.grab(bbox=region) # 截取指定区域 img_np = np.array(img) gray = cv2.cvtColor(img_np, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, binary = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 使用Tesseract识别文本 text = pytesseract.image_to_string(binary, config='--psm 6') # psm 6适合单行文本 return text.strip() # 主循环 if __name__ == "__main__": result = capture_and_recognize() print(f"识别结果: {result}") # 可选：添加验证逻辑，如解析数学表达式 ``` - **说明**： - 此脚本基于引用[^4]优化，使用`pytesseract`（Tesseract的Python封装）和`PIL`捕获图像。 - `--psm 6`参数针对单行文本；多行需用`psm 11`或结合检测模型。 - 实际应用中，可集成云OCR API提升准确率（阿里云或腾讯云[^2]）。 - 性能：在标准PC上，识别一张图约0.1-0.5秒，比人工快10分钟以上[^1]。 #### 4. **优化与挑战** - **性能优化**： - **模型训练**：用口算数据集（如包含数字、运算符的图像）微调CRNN或ANMT模型。 - **硬件加速**：GPU部署提升速度（如腾讯云优化算法[^2]）。 - **错误处理**：添加规则引擎，处理常见误识别（如 `0` vs `O`）。 - **挑战**： - **多行表达式**：竖式识别需ANMT类模型，避免百度PaddleOCR的拆分问题[^3]。 - **准确率**：光照、字体变化影响结果，阿里云OCR通过多场景支持缓解[^2]。 - **实时性**：移动端应用（如小猿口算App）需轻量化模型。 #### 5. **总结** OCR口算题目识别的实现依赖于图像处理、检测模型（如CRNN或ANMT）和语义解析。开源工具（Tesseract）适合入门，而云服务（阿里云、腾讯云OCR）提供高精度方案。关键在优化预处理和模型选择，确保识别准确率（避免学生信心下降[^1]）。实际部署时，建议结合ANMT多行模型和NLP后处理，处理复杂表达式。