OCR use Opencv

OpenCV基础OCR教程
最新推荐文章于 2025-09-09 10:36:42 发布
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文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/Crysaty/p/6510822.html
本文介绍如何使用OpenCV进行基本的光学字符识别(OCR)，包括图像预处理、特征提取等关键步骤，并提供实际代码示例。

http://blog.damiles.com/2008/11/basic-ocr-in-opencv/

转载于:https://www.cnblogs.com/Crysaty/p/6510822.html

如何在OpenCV中运行自定义OCR模型
ljygood2的博客
12-17 874
DenseNet_CTC 的参数最小，FPS 最好，适合边缘设备，对计算成本非常敏感。如果你的计算资源有限，又想达到更好的准确率，VGG_CTC 是个不错的选择。我们首先介绍如何获取自定义OCR模型，然后介绍如何转换自己的OCR模型以便能够被opencv_dnn模块正确运行，最后我们将提供一些预先训练的模型。是训练您自己的 OCR 模型的良好起点。文本识别模型的输入是文本检测模型的输出，这导致文本检测的性能极大地影响着文本识别的性能。文本识别模型的性能是在OpenCV DNN上测试的，不包括文本检测模型。
使用 TensorFlow、Keras-OCR 和 OpenCV 从技术图纸中获取信息
深度学习与计算机视觉
03-02 1020
简单介绍输入是技术绘图图像。对象检测模型获取图像后对其进行分类，找到边界框，分配维度，计算属性。示例图像（输入）分类后，找到“IPN”部分。之后，它计算属性，例如惯性矩。它适用于不同类型的部分（IPN、UPN、相等或不相等的支路、组合）。结果（输出）你可以从这里查看相关的 github 存储库：https://github.com/ramazanaydinli/Steel-AI/tree/main...
Use OCR-SEO狼术
q2315702359的博客
04-01 293
　　使用OCR组件从图像检索文本，例如从扫描的纸质文档。 　　使用Tesseract OCR引擎和Leptonica图像处理库 　　适用于Delphi/C++ + Builder 5—10.3和LasARUS 2.0.4 　　注册版本中包含的源代码 　　申请中的免版税分配 　　Use OCR component to retrieve text from image, for exa...
opencv ocr字符识别_OCR深度实践系列：图像预处理
weixin_39601794的博客
11-30 1791
近一个半月时间没更了，在这段时间里针对OCR业务进行了深入研究，业务也已上线，谨以此篇作为OCR系列的开篇。目前NLP+OCR的落地应用在市场上愈加火热，如金融领域的研报分析、司法领域的合同审核甚至知识图谱的信息抽取，无不显示着NLP与OCR融合的巨大魅力。本文将针对OCR的前序-“预处理”从理论和实战两方面进行详细论述，当然，不会涉及过多的公式，网上对于公式解析已经很全面，若感兴趣可自...
【OpenCV】OCR文档识别
李白白的博客
04-11 4120
文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import
Tesseract OCR源码编译，在opencv c++中使用开发
入门工作者的博客
06-07 1847
tesseract编译 c++开发
OpenCV+OCR实现弧形文字识别
Ring__Rain的博客
07-08 607
(图示：弧形文字→水平文本的转换结果)弧形文字识别的核心在于​。
OpenCV系列教程六：信用卡数字识别、人脸检测、车牌/答题卡识别、OCR
qq_56591814的博客
10-25 1308
随着深度学习的发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测方法（如YOLO、SSD、MTCNN等）在复杂场景下表现出了更高的精度和鲁棒性。然而，对于资源受限的设备或需要高实时性的场景，OpenCV中的Haar级联分类器依然是一个快速、轻量的选择。上面找出的轮廓有四个点，但顺序是乱的，需要先确认每个点的位置，然后再进行透视变换。为了防止图片中混入其他物体造成检测错误，需要对识别出的轮廓进行判断，确保我们拿到的轮廓是答题卡的轮廓。该算法通过一系列的简单分类器进行多层次的过滤，达到高效检测的目的。
文本的检测、识别实战：使用 Tesseract 进行 OpenCV OCR 和文本识别
2401_84009054的博客
04-22 836
着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！**
让OCR更简单 _ PaddleOCR+OpenCV实现文字识别步骤与代码演示1
08-03
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch", use_gpu=False, rec_model_dir='./models/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/', cls_model_dir='./models/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/', det_model_dir='./...
阿里云Qwen3系列模型部署微调评测
wys的专栏
09-07 1001
让算力成为公共服务：用大规模的通用计算，帮助客户做从前不能做的事情，做从前做不到的规模。让数据成为生产资料：用数据的实时在线，帮助客户以数据为中心改变生产生活方式创造新的价值。
torch神经网络入门级设备测试
m0_71002812的博客
09-07 1335
本文介绍了一个基于PyTorch的CPU与GPU性能评估系统，用于比较不同硬件在求解常微分方程(ODE)的神经网络模型中的计算效率。系统包含以下核心功能： 自动检测CUDA可用性及GPU配置 构建多层前馈神经网络模型求解二阶ODE 性能基准测试：分别在CPU/GPU上运行相同训练任务，计算加速比 内存使用分析：对比CPU/GPU张量的内存占用情况 梯度计算专项测试：评估反向传播耗时差异 评估结果显示，在处理大规模数据(≥5000个数据点)时，GPU凭借并行计算优势可获得显著加速效果。系统适用于科研人员优化物
AI驱动的软件测试：革命性的自动化、缺陷检测与实验优化
zzywxc787的博客
09-06 704
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的融入，正在从根本上重塑软件测试的格局，将其从一种主要是手动的、重复性的任务转变为一种智能的、预测性的、且持续优化的过程。*说明：多臂老虎机算法（MAB）由于将更多流量分配给了更好的版本B，其累积回报（点击次数）的增长速度远快于传统A/B测试（固定50/50分流）。： 利用NLP技术（如文本分类）自动分析新提交的Bug报告的内容、标题和描述，将其自动分类（如“前端UI问题”、“后端API错误”），并推荐或分配给最合适的开发人员（基于谁修改了相关代码文件）。
[TKDE 2023] A Review on Deep Neural Networks for ICD Coding
Sherlily的博客
09-07 1554
计算机-人工智能-ICD编码机器学习深度学习综述
怎么快速构建一个deep search模型呢
qq_57565004的博客
09-05 900
本文提出了一种快速构建具备深度信息检索能力的智能体系统（DeepSearch）的方法。该方法采用分阶段开发策略：首先基于RAG架构搭建基础检索链路，再通过LangChain框架整合大语言模型和搜索引擎API，赋予系统自主规划与迭代搜索能力，最终实现多源信息整合和结构化报告生成。技术选型上强调利用开源工具（如LangChain、ChromaDB）和预训练模型，通过"思考-检索-整合-迭代"的智能体工作流，高效构建可验证原型的核心功能。
GPT系列--类GPT2源码剖析
2401_83634908的博客
09-08 1018
无需多言，大家应该都用过了，如今都更新到GPT-5了。
微软发布AI Agent五大可观测性实践，专治智能体“盲跑”难题
haisendashuju的博客
09-08 393
行业专家与合作伙伴对这一技术给予高度评价。评估机制则通过自动化与人工结合的方式，系统性地检查智能体输出的质量、安全性与合规性，确保其回应符合用户意图与行业规范。微软此次推出的可观测性方案覆盖从开发、测试到部署与运维的全流程，其核心价值在于能够实时监测智能体的工作原理、决策逻辑与执行结果，及时纠正错误，从而实现更强大、更安全的自动化业务处理。随着欧盟AI法案等监管框架的逐步落地，这种融入了治理与合规能力的解决方案，将帮助企业在创新与规范之间找到平衡，最终推动AI智能体技术在各领域的规模化应用。
【菜狗每日记录】启发式算法、傅里叶变换、AC-DTC、Xmeans—20250909
最新发布
weixin_53796634的博客
09-09 640
本文介绍了四种算法：1）启发式算法（如遗传算法、蚁群算法），通过经验规则解决NP难问题；2）FFT快速傅里叶变换，将信号分解为频率成分进行分析；3）AC-DTC层次聚类算法，自动确定最佳聚类数量；4）X-means自适应K-means算法，通过BIC准则动态调整聚类数。这些算法分别应用于优化求解、信号处理、无监督学习等领域，具有自适应、高效等特点。
人工智能-python-深度学习-经典网络模型-LeNets5
x112xxds的博客
09-08 692
LeNet-5是Yann LeCun于1998年提出的经典卷积神经网络，用于手写数字识别（MNIST数据集）。该网络通过局部感受野、权值共享和下采样（平均池化）等核心思想，显著提升了特征提取效率，成为深度学习奠基性网络之一。LeNet-5共7层，包含3个卷积层、2个池化层和2个全连接层，输入为32×32灰度图像，输出10类分类结果。PyTorch实现中采用tanh激活函数，与现代网络设计（如ReLU）有所差异。训练时需将MNIST图像填充至32×32，通过交叉熵损失和优化器进行模型优化。该网络结构简洁但效果
opencv OCR车牌识别
03-04
use default LSTM OCR engine result = image_to_string(roi, lang='chi_sim', config=config).strip() return result if __name__ == '__main__': processed_img = preprocess_image('path/to/your/license...
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