**Tesseract OCR与Chi_Sim** Tesseract OCR（Optical Character Recognition）是由Google维护的一款开源OCR引擎，最初由HP开发，后被Google收购并持续改进。它能够识别图像中的文字，将其转换为可编辑和可搜索的数据。Tesseract OCR的强大之处在于其高度可定制性，用户可以根据需要训练它识别特定字体或语言，极大地提高了识别准确率。 **Tesseract OCR基础知识** 1. **安装与配置**：Tesseract OCR提供Windows、Linux和macOS的安装包，如压缩包中的`tesseract-ocr-w64-setup-v5.0.1.20220118`即为Windows 64位的安装程序。安装后，可以通过命令行或编程接口（如Python的`pytesseract`库）调用Tesseract。 2. **语言支持**：Tesseract OCR支持多种语言，包括英语、中文、法语等。`chi_sim.traineddata`是简体中文的训练数据文件，用于提高对简体中文字符的识别精度。 3. **使用命令行**：在命令行中，可以使用`tesseract`命令进行文字识别，例如`tesseract input.png output.txt`会将`input.png`图像中的文字识别并保存到`output.txt`。 4. **训练数据**：`chi_sim.traineddata`是预训练模型，包含了简体中文的字符识别信息。Tesseract通过这些训练数据学习识别特定语言的字符形状和模式。 5. **自定义训练**：如果需要识别其他特殊字体或非标准字符，可以创建自定义的训练数据集，通过Tesseract的training工具进行训练。 **Chi_Sim（简体中文）支持** 1. **简体中文识别**：`chi_sim`是Tesseract针对简体中文的支持，提供了高准确度的汉字识别能力。`chi_sim.traineddata`是这个语言包的文件名，将其放置在Tesseract的data目录下，就能启用简体中文识别。 2. **字符集**：Chi_Sim涵盖了大部分常见的简体汉字，但可能无法识别所有罕见或古籍中的汉字。对于特殊需求，可能需要自定义训练。 3. **识别效果**：由于汉字的复杂性，即使使用`chi_sim.traineddata`，识别率也可能会受到图像质量、排版、字体等因素的影响。清晰、标准的字体通常能获得更好的识别结果。 **进阶应用** 1. **图像预处理**：为了提高识别效果，可以对输入图像进行预处理，如调整对比度、二值化、去噪等。 2. **页面分割**：Tesseract具有自动页面分割功能，但有时可能需要手动调整，尤其是对布局复杂的文档。 3. **自适应阈值**：对于不同背景和光照条件的图像，自适应阈值可以帮助更好地分离文字区域。 4. **API集成**：除了命令行工具，Tesseract还提供了C++和Python等编程接口，方便在应用程序中集成OCR功能。 5. **错误校正**：识别后的文本可以通过NLP（自然语言处理）技术进行错误检测和校正，进一步提升识别的准确性。 Tesseract OCR结合`chi_sim.traineddata`，为中文字符的自动识别提供了强大的工具。通过熟练掌握其使用和配置，可以有效地将扫描文档或图片中的中文文字转化为可编辑的文本。同时，不断优化训练数据和图像预处理，能进一步提升识别的精确度。

Capture2Text使用户可以使用键盘快捷键快速OCR屏幕的一部分。 默认情况下，结果文本将保存到剪贴板。 支持90多种语言，包括中文，英语，法语，德语，日语，韩语，俄语和西班牙语。 便携式，不需要安装。 有关详细信息，请参见http://capture2text.sourceforge.net。

距离上次发布的汇编找图后，易友提议加入偏色功能，这次已经加入，易语言置入代码找图速度完全超越大漠， 还有很多易友问我说看不懂置入代码，这次发布的 找图 找字 OCR 源码大部分使用中文编写，简单易懂，由于重要部分影响效率所以使用易语言置入 代码编写 (速度肯定比不上全 置入代码的速度快)

深度学习驱动的复杂环境下人员异常行为精准检测系统：多目标检测跟踪实现摔倒、越线、徘徊、拥挤检测 - 基于YoloV3+DeepSort在TensorFlow框架下的应用,基于深度学习的人员异常行为检测系统：多目标检测与跟踪实现摔倒、越线、徘徊及拥挤检测——Yolov3+DeepSort在TensorFlow框架下的应用。,人员异常行为检测 基于深度学习的人员异常行为检测，多目标检测+多目标跟踪实现人员摔倒检测，越线检测，徘徊检测，拥挤检测，yolov3+deepsort,tensorflow ,核心关键词：深度学习；人员异常行为检测；多目标检测；多目标跟踪；摔倒检测；越线检测；徘徊检测；拥挤检测；Yolov3；DeepSort；TensorFlow；,深度学习多目标检测跟踪：摔倒、越线、徘徊、拥挤行为检测

【文字识别(OCR)COM接口组件】是一种技术解决方案，它允许开发者通过编程接口来实现文本自动识别的功能。OCR，即Optical Character Recognition，是将图像中的字符转换为可编辑、可搜索的数字文本的技术。在本组件中，OCR功能被封装成一个COM（Component Object Model）接口，使得开发者可以轻松地在各种应用程序中集成文字识别功能，如验证码识别。 COM接口是一种微软定义的二进制标准，它允许不同程序之间共享对象和功能。在这个OCR组件中，COM接口提供了一系列的函数，供开发者调用来执行文字识别任务。例如，可能有一个`RecognizeText`函数用于识别图像中的文字，一个`InitOCR`函数用于初始化OCR引擎，以及一个`ReleaseOCR`函数用于释放资源。 文件列表中，`RegMe.bat`可能是注册批处理文件，用于注册COM组件到系统注册表，使其能够在运行时被其他应用程序找到和使用。`help.chm`是帮助文档，包含了关于如何使用这个组件的详细信息。`SimPlugOCR.dll`是实际的OCR COM组件库，包含实现OCR功能的代码。`ChLibBuilder.exe`可能是一个工具，用于构建或配置与OCR组件相关的库。`regsvr.exe`通常用于注册或注销DLL文件。`说明_Readme.html`和`读我.txt`提供了组件的基本使用指南和注意事项。`Show.jpg`可能是一个示例图像，展示了OCR组件的应用效果。`接口详细说明.txt`包含了COM接口的所有函数及其参数的详细描述，这对于开发者理解和使用接口至关重要。`示例脚本.txt`则包含了一些示例代码，演示了如何调用这些接口函数进行文字识别操作。 在实际应用中，OCR COM接口组件通常用于自动化流程，如自动处理文档扫描件、识别验证码、或者在图像处理和机器视觉项目中提取文字信息。开发者可以通过学习提供的文档、示例脚本和接口说明，了解如何在自己的程序中调用这些接口，实现高效的文字识别功能。例如，他们可能需要首先加载OCR组件，然后使用特定的图像处理函数预处理输入图像，接着调用`RecognizeText`函数进行识别，并处理返回的结果。 这个OCR COM接口组件提供了一个强大且灵活的文字识别工具，通过其丰富的函数集和清晰的文档支持，可以帮助开发者快速集成OCR功能，提升应用的智能化程度。

主要语言：Python 项目分类：[工具] [AI] 项目标签：[深度学习] [OCR工具] 推荐理由：一款LaTeX代码识别系统，基于深度学习技术。它能够快速识别数学公式的图像，并返回相应的LaTeX代码。LaTeX-OCR为科研和学术写作提供了便捷的工具，加速了LaTeX代码的生成过程。

c# 本地离线OCR读取图片上文字（PaddleOCR），通过鼠标点击获取对应位置文字，图片缩放，通过输入编号获取对应位置文字

c# 本地离线OCR读取图片上文字（PaddleOCR），通过鼠标点击获取对应位置文字,通过输入编号获取对应位置文字

上个月传了一个5.01的版本，但只解决了试用期弹出对话框的问题，没有处理试用期过后需要许可证的情况。 ----------- 这次连同最新版15.3一起上传，这个两个版本已经解决了试用期弹对话框和试用期过后需要许可证的问题（其他问题我还没有发现）。 ----------- 如何使用请参照原地址的描述：http://download.csdn.net/detail/wangjs_xz/8486141 或去官网下载最新版及实例 http://cdn.asprise.com/ocr/files/downloads/15/asprise-ocr-csharp-vb.net-15.3-trail.zip ----------- 另，因为我在项目中只是去进行验证码的识别，其它有什么问题我没做测试。

尚书六号汉字表格识别系统是款不错的图像文字识别软件，支持tiff、bmp、jpg等格式的识别，可以对彩色、灰度图像文件直接进行识别，与此同时，尚书六号完善了表格识别功能，各式各样的表格几乎都可以原封不动的由图片格式转变为可以自由编辑的文字格式。 “尚书六号”可以对彩色、灰度图像文件直接进行识别；尚书六号支持更多的扫描文件格式，例如tiff、bmp和jpg格式；与此同时，尚书六号完善了表格识别功能，各式各样的表格几乎都可以原封不动的由图片格式转变为可以自由编辑的文字格式。