文字识别开发包

Zinnia是一个简单、可定制和可移植的手写识别系统，基于SupportVectorMachines(SVM)算法。SVM算法简介。实例代码：#include<stdio.h>#inclu

Zinnia 是一个简单、可定制和可移植的手写识别系统，基于 Support Vector Mac

金山云文字识别（KOCR）基于业界领先的深度学习技术，可将图片中的文字内容智能识别为可编辑的文本，支持通用类、票据类、卡证类等多场景的文本识别，支持提供定制化服务，实现信息录入效率的有效提升

[cp]所谓的移动警务通，移动端证件识别信息采集是指，使用成熟的OCR文字识别技术，通过手机或者带有摄像头的终端设备对身份证在做视频流扫描识别，提取证件的照片做OCR文字识别，实现提取身份证信息，裁剪头像，并且存入证件信息数据库，不仅集合了身份证识别还包括驾驶证识别，行驶证识别，护照识别、港澳台胞证识别等。优点是：方案成本低，用于智能移动设备，使用环境方便，功能容易扩展。 可提供SDK做二次开发（现在可以提供安卓、iOS、私有云、公有云等的证件识别SDK） 证件识别应用场景： 出租屋证件识别：入住旅客登记 流动人口管理：入户普查 特种行业：开锁业、家政、中介等行业证件识别登记 展会、访

可识别一般的网络图片，返回图片中的文本信息。

整个文字识别的算法流程可以分成四部分：预处理、文本行检测、文字识别、后处理。预处理包括图像方向校正（例如图像偏转90度，倒置）、文本行校正、图像质量增强（例如去除屏拍摩尔纹等）。预处理是为了处理特殊情况、提高检测和识别的精度。文本行检测目前以EAST和PSENET比较常见，目前来看，psenet精度更高，适用的场景丰富，对于文本行比较密集的场景和弯曲文本性能更优，但是psenet速度低于EAST，尤其是文本行越多，后处理占用时间较长。对于单字符情况，psenet的文本框的置信度较低，在较高置信度阈值时，容易导致最终检测不到，而较小的阈值容易引入噪声，所以需要根据具体场景设置一个合理的阈值。对于文本行识别，CRNN、attention

经纬名片通是一款面向商务人士的名片录入和商务社交工具。使用强大的云计算能力可以近100%的准确识别各式各样的名片。只需动动手指拍摄名片即可自动录入成为电子名片，无需再对信息进行校对；现开放API接口

现在电脑、电子书可以帮助我们在网络上搜集资料，但当我们需要的资料在一些有权限的网站无法复制、下载时，大家都采用截图的方式保存资料，那后期这图片上的文字该怎么保存呢，一个字一个字的敲打整理 ，显然太耗时耗力，这时，OCR图文识别技术出现了，我们可以直接通过图片转文字的方式将文字整理出来。 采用OCR文字识别技术实现资料的随时调用和检索，只需将需识别文字的图片上传到文字识别系统即可，对识别结果也可校对，识别速度快，应用这项OCR技术也可减少对史料的损坏以及增加资料的利用率等。OCR图文识别技术，帮助人们解决录入图片文字提取难题。 文字识别包括图片OCR文字识别、视频OCR文字识别、场景文字OCR识别等。且支持PDF、BM

首先还是要安装tesseract OCR，即Optical Character Recognition，光学字符识别，谷歌开发的，在免费库中还是非常友好的，应用场景比较多，比如在爬取数据时可以识别验证码等，我是因为有一大批扫描文件需要转换成Excel，研究了一下，中间也遇到了很多问题，接下来可以带大家入个门。 第一步需要下载tesseract OCR安装包（百度网上很多资源，如果搜到CSDN分析的文章里边的下载地址还是比较靠谱的，如果懒得百度可以后台私信无偿发你），还是注意安装位置，后边要设置环境变量 第二步下载语言包，可以搜索已经训练好的现成的语言包（GitHub官方搜索下载，如果下载不下来可以百度或者后台私信无偿