SCUT_FORU_DB_Release SCUT-FORU：Flickr OCR通用数据库 Flickr OCR通用数据库（缩写为FORU，发音类似）是从Flickr网站收集的，现在由华南理工大学的人机智能交互实验室发布。 该数据库可以从下载 最好，金连文。 1数据库组织 FORU包含两个部分，分别是Chinese2k和English2k数据集。 （a）English2k数据集 English2k数据集由两个子集组成，一个子集适合于字符检测，另一个子集适合于单词检测。 角色检测子集具有813个训练图像和349个测试图像。 详细的注释在表1中给出。另一方面，单词检测子集具有1200个训练图像和515个测试图像。 表2列出了详细的注释。 Table 1 Character Level Bounding boxes

内容概要：本文介绍了如何利用易语言和飞桨PaddleOCR实现离线OCR文字识别模块。该模块适用于Windows 7和Windows 10操作系统，无需联网，也不需要安装额外的运行库。文中详细描述了模块的基本调用方法、高级参数设置、模型文件切换以及常见的注意事项。此外，还提供了多个实际应用场景的代码示例，展示了如何处理不同类型的图像输入，如普通图片、字节集数据和倾斜图片等。同时，强调了参数调优的重要性，特别是在处理大字体、倾斜文本等特殊情况时的效果提升。 适合人群：熟悉易语言编程，希望实现离线OCR文字识别功能的开发者。 使用场景及目标：① 实现离线OCR文字识别功能，避免依赖网络API；② 提供多种参数调整选项，优化特定场景下的识别效果；③ 支持模型文件热替换，满足不同语言和字符集的需求。 其他说明：该模块不仅简化了部署流程，而且在性能和稳定性方面表现出色，尤其适合需要频繁处理大量图片的应用场景。

DFMarketBot是一款专为《三角洲行动》游戏设计的交易行自动化脚本，通过OCR技术和模拟鼠标点击实现自动补卡、补子弹功能。脚本支持自定义购买物品配置（如房卡、子弹类型、理想价格、购买数量等），并提供了详细的系统配置说明（包括窗口分辨率、坐标映射、界面区域等）。用户需安装Tesseract OCR引擎并配置环境后运行主程序，通过快捷键控制自动购买流程。脚本还包含价格判断机制、购买记录保存及调试工具，适用于有Python基础的用户二次开发。注意：使用第三方工具可能违反游戏平台条款，风险需自行承担。 DFMarketBot是一款专门为《三角洲行动》游戏设计的自动化交易行脚本，它利用OCR技术和模拟鼠标点击来实现自动补卡和补子弹的功能。该脚本允许用户根据个人需求自定义购买物品的配置，例如房卡、子弹类型、理想价格和购买数量等，并提供了详尽的系统配置说明，包括窗口分辨率、坐标映射和界面区域等关键信息。用户需要安装Tesseract OCR引擎，并进行必要的环境配置后才能运行DFMarketBot的主程序。通过设定快捷键，用户可以控制自动购买流程，实现高效的物品管理。 脚本内置有价格判断机制，确保物品购买价格符合用户的预设标准。同时，它还记录每一次的购买历史，并为用户提供相应的调试工具。DFMarketBot为有Python基础的用户提供了进一步开发的可能性，用户可以根据自己的需求对脚本进行个性化修改。然而，需要注意的是，使用这种第三方自动化工具可能会违反游戏平台的相关条款，因此用户应自行承担使用风险。 此外，脚本的设计者还注重了用户体验，通过简洁明了的配置和操作流程，使得即便是技术背景相对薄弱的用户也能够较为容易地上手和使用该工具。DFMarketBot的出现，无疑为那些在《三角洲行动》中希望提高交易效率的玩家提供了一个有力的助手。

百度飞桨项目PaddleOCR是百度公司研发的一个开源光学字符识别（OCR）工具库，旨在提供高精度、高灵活性、轻量级和易于部署的OCR模型。PaddleOCR V3作为该项目的一个重要版本，包含了多项改进与新特性，使其在名片识别、身份证识别以及社保卡识别等场景中具有更高的准确性与效率。 PaddleOCR V3的模型文件主要包括了以下三个核心组件：ch_PP-OCRv3_det_infer.onnx、ch_PP-OCRv3_rec_infer.onnx 和 ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.onnx。这些文件分别对应不同的功能模块： 1. ch_PP-OCRv3_det_infer.onnx：这个模型文件是用于文本检测（Detection）的推理模型。它能够高效地定位图像中文字的位置，是OCR识别的第一步。在实际应用中，它能够识别出图像中的各种文本框，为后续的识别步骤提供准确的定位信息。 2. ch_PP-OCRv3_rec_infer.onnx：此文件代表的是文本识别（Recognition）模型。它接受由检测模块提供的文本区域作为输入，并将其转换成可编辑的文本格式。在V3版本中，此模型进一步优化了识别准确率和速度，支持中英文以及多种字体的识别。 3. ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.onnx：这是训练用的分类（Classification）模型文件，主要用于在训练阶段对文本行进行分类。例如，在处理复杂的文档时，可以利用此模型将不同类别的文本进行区分，以便进行更精准的文本检测和识别。 PaddleOCR V3模型采用了深度学习技术，结合了多种先进的神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及百度飞桨（PaddlePaddle）深度学习平台提供的诸多高级特性。PaddlePaddle是百度自主研发的深度学习平台，支持大规模深度学习模型的训练和推理，具有良好的易用性和丰富的API接口，为PaddleOCR提供了强大的后端支持。 在实际应用中，PaddleOCR V3模型能够处理多种场景下的文本识别任务，比如文本定位、文字识别、身份证信息提取等。这些功能在金融科技、智能办公、政府公共管理、医疗健康等多个领域都有广泛的应用前景。例如，在银行或证券公司，PaddleOCR可以帮助自动化处理文件，减少人工审核的成本和时间；在公共安全领域，它可以快速准确地识别身份证件信息，提高信息处理的效率和准确性。 从技术的角度来看，PaddleOCR V3模型文件的开发与应用，展现了人工智能在图像处理和模式识别领域的强大能力。模型的轻量级设计使其可以在边缘设备上部署，不仅节省了成本，也提高了数据处理的安全性和隐私保护。 PaddleOCR V3模型文件是集成了前沿技术的高效、准确的OCR解决方案，其应用场景广泛，技术支持强大，是AI技术在文本识别领域应用的典范。

OCR识别服务桌面版 paddleocr桌面版 使用最新的v3模型 转换的onnx模型封装 OCR HTTP服务/win32程序/易语言编写 目前已知运行速度最快、支持最广，完全开源免费并支持离线快速部署的多平台多语言OCR。 提供信创平台多架构，包括Arm/X86/mips(龙芯)/RISC-V等信创CPU支持，同时兼容ONNXRuntime/OpenVINO/NCNN。 百度paddlepaddle工程化不是太好，为了方便大家在各种端上进行ocr推理，我们将它转换为onnx格式，使用Python/C++/Java/Swift/C# 将它移植到各个平台。 轻快好省并智能。基于深度学习技术的OCR技术，主打人工智能优势及小模型，以速度为使命，效果为主导。 API部署改为FastAPI库支持 将API模式与Web解耦合，可通过pip install rapidocr_web[api]来选择性安装 OCR模型版权归百度所有，其它工程代码版权归本仓库所有者所有。 本软件采用Apache 授权方式，欢迎大家贡献代码，提交issue 甚至PR。 信创级开源OCR - 为世界内容安全贡献

**Tesseract OCR简介** Tesseract OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是谷歌开发的一款开源OCR引擎，它能够从图像中识别出打印体或手写体的文字，并将其转换为可编辑、可搜索的文本格式。Tesseract OCR以其高精度和广泛的语言支持而受到全球用户的欢迎，尤其适合开发者在各种项目中进行文本识别。 **安装Tesseract OCR** 1. **操作系统兼容性**: Tesseract OCR 支持多种操作系统，包括Windows、Linux和Mac OS。安装过程因系统不同而略有差异。 2. **Windows安装**: 对于Windows用户，可以通过下载预编译的二进制包来安装，或者通过Chocolatey或Scoop包管理器进行自动化安装。 3. **Linux安装**: 在Ubuntu/Debian等基于apt的系统中，可以使用`sudo apt-get install tesseract-ocr`命令进行安装；在Fedora/RHEL/CentOS等基于yum的系统中，可以使用`sudo yum install tesseract-ocr`命令。 4. **Mac OS安装**: 可以通过Homebrew使用`brew install tesseract`命令来安装。 **Tesseract OCR的Python接口** 1. **Pillow库**: 在Python中使用Tesseract OCR，通常需要配合Pillow库处理图像，因为Tesseract本身并不直接处理图像文件。 2. **pytesseract模块**: pytesseract是Python的一个接口，用于调用Tesseract OCR。首先需要通过pip安装：`pip install pytesseract`。 3. **基本使用**: 使用pytesseract时，需要先配置好Tesseract的环境变量，然后调用pytesseract.image_to_string()函数进行文字识别。 **中文语言包** 1. **语言支持**: Tesseract OCR默认只支持英文，如果要识别中文，需要安装对应的中文语言包。 2. **下载语言包**: 可以从Tesseract的GitHub仓库下载中文语言数据包，例如`chi_sim`（简体中文）和`chi_tra`（繁体中文）。 3. **安装语言包**: 将下载的语言包解压后，将`lstm`或`traineddata`文件复制到Tesseract的安装目录下的`tessdata`文件夹内。 4. **指定语言**: 在使用pytesseract时，通过`pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd`指定Tesseract路径，并通过`lang`参数设置识别语言，如`pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim')`。 **优化识别效果** 1. **预处理图像**: 图像质量对识别效果有很大影响。可能需要调整亮度、对比度，去除噪声，裁剪图像等，以提高识别准确率。 2. **训练数据**: 如果需要识别特定字体或格式，可以创建自定义的训练数据以提升识别效率。 3. **词汇表和上下文**: 提供词汇表或上下文信息能帮助Tesseract更准确地识别文字，尤其是在处理专业领域文档时。 **总结** Tesseract OCR是一个强大的开源OCR工具，尤其在配合Python的pytesseract模块时，非常适合用于开发项目中的图像文字识别。正确安装和配置中文语言包是实现中文识别的关键。通过预处理图像和提供上下文信息，可以进一步提升识别效果。无论是个人使用还是企业级应用，Tesseract OCR都是一个值得信赖的选择。

解压到D:\下，自动创建文件夹D:\Python311,D:\poppler-23.11.0和D:\wechatocr 系统环境变量Path中添加D:\Python311;D:\Python311\Scripts后，在cmd中执行以下命令启动： cd /d d:\wechatocr python main.py 在主界面中，可点选按钮“截图识别”、“PDF转DOCX”、和“IMGs转DOCX”分别将 ●截屏(按Ctrl+Alt+A热键启动截屏，鼠标左键拖动框选) ●扫描版PDF.PDF文件 ●文件夹img下所有图片文件 中的文字提取出来保存到Windows剪贴板或pdf2doc.docx文件中。

OCR, Tesseract-OCR, 图像识别软件，验证码识别。

##################### OCRProcessing 脚本######################### #### 作者：Than Grove 日期：2013 年 2 月 8 日 这些是我正在创建的脚本，用于处理 Zach 制作的 NGB 藏文扫描的 OCR XML 输出。 OCR 输出是一个 XML 文件（带有 .txt 扩展名），每个集合的卷。 这些脚本的目标是 创建一个过程，根据目录数据，它将单个卷文件分解为文本文件，这些文本文件将包含每个文本的 XML 标记文件。 此过程将为每个文本分配一个唯一的顺序 ID。 为每个以文本 id 命名的文本创建单独的 bibl 记录。 创建一个 XML 文件，该文件在为 THL 系统设计的 TEI Tibbibl 标记中对目录层次结构 (cat->vol->text) 进行编码，该标记将引用上述文本文件和 bibl 文

《C#环境下的Tesseract-OCR中文识别技术详解》 在现代信息技术中，文本自动识别技术扮演着重要的角色，尤其在处理大量图像中的文字时，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术能极大地提高效率。Tesseract OCR是Google维护的一款开源OCR引擎，它支持多种语言，包括中文。本文将围绕“C#环境下使用Tesseract-OCR进行中文识别”这一主题，深入探讨其原理、实现方法以及注意事项。 我们要了解Tesseract OCR的基本概念。Tesseract是一个基于机器学习的OCR引擎，通过训练模型来识别图像中的文字。在处理中文识别时，Tesseract需要特定的中文字符库，这在描述中提到的自训练中文库就起到了关键作用。自训练库通常包含了大量中文字符的样本，用于提高识别准确率。 在C#环境中集成Tesseract-OCR，我们可以利用Tesseract的.NET API，如Tesseract4NET或LeptonicaSharp等库。这些库提供了与Tesseract交互的接口，使得在C#代码中调用OCR功能变得简单。在实际应用中，我们需要进行以下步骤： 1. 安装必要的库：我们需要在项目中引入Tesseract的.NET库，并确保安装了Tesseract的执行文件和语言数据包，包括中文库。 2. 初始化OCR引擎：创建Tesseract实例，设置语言参数为中文，例如`engine.SetLanguage("chi_sim")`。 3. 加载图像：可以读取本地图片文件，或者如描述中提到的，调用本地摄像头拍照，获取实时图像。对于实时拍照，需要处理图像质量，确保分辨率足够高，以提高识别效果。 4. 执行识别：调用OCR引擎的识别方法，如`engine.Recognize(image)`，其中`image`是待识别的图像对象。 5. 获取识别结果：识别完成后，可以从结果中提取文字。注意，初始识别结果可能包含一些错误，可以通过后处理技术，如NLP（自然语言处理）进行校正。 6. 错误处理与优化：识别率受多种因素影响，如图像质量、字体、排版等。可以通过调整Tesseract的参数，如像素阈值、字符白名单等，或者增加自定义的字库训练，提高识别率。 在提供的压缩包文件中，`Tesseract-OCR中文识别C#测试.docx`可能是测试案例的文档，详细记录了测试过程和结果，而`Tesseract_OCR C#实例`可能是C#代码示例，展示了如何在实际项目中应用Tesseract进行中文识别。 C#环境下的Tesseract-OCR中文识别是一项实用的技术，通过合理的配置和训练，可以有效地识别图像中的中文文字。然而，需要注意的是，识别效果受到多种因素的影响，实际应用中需要根据具体情况进行调试和优化。