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通过API调用C# DLL，利用OneNote 2013 SP1进行本地图片的OCR识别

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简介：
本项目旨在通过C# DLL和API接口，结合OneNote 2013 Service Pack 1，实现对本地图片的文字内容自动识别与提取，提供高效便捷的信息处理方案。 通过API方式调用C# DLL来实现OCR识别本地图片的功能，并使用OneNote 2013 SP1进行操作。该程序提供了一个DLL库，可以被多种语言调用。压缩包内包含VBA调用写法及示例代码。 尽管源码是采用C#编写，但由于导出函数的存在，使得其他原生语言也可以直接调用此库文件。运行本程序需要安装.NET Framework 4.0和OneNote 2013 SP1，请注意不要安装KB3115256补丁包，否则可能导致小尺寸图片无法被识别。 更新说明：在OneNote的历史记录中找到笔记本回收站，并选择禁用此笔记本的历史记录功能。

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  • 通过API调用C# DLL，利用OneNote 2013 SP1进行本地图片的OCR识别
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    本项目旨在通过C# DLL和API接口，结合OneNote 2013 Service Pack 1，实现对本地图片的文字内容自动识别与提取，提供高效便捷的信息处理方案。 通过API方式调用C# DLL来实现OCR识别本地图片的功能，并使用OneNote 2013 SP1进行操作。该程序提供了一个DLL库，可以被多种语言调用。压缩包内包含VBA调用写法及示例代码。 尽管源码是采用C#编写，但由于导出函数的存在，使得其他原生语言也可以直接调用此库文件。运行本程序需要安装.NET Framework 4.0和OneNote 2013 SP1，请注意不要安装KB3115256补丁包，否则可能导致小尺寸图片无法被识别。 更新说明：在OneNote的历史记录中找到笔记本回收站，并选择禁用此笔记本的历史记录功能。
     
  • VB6调用OneNote 2013进行OCR图像识别
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    本文章介绍了如何使用Visual Basic 6.0编写代码来调用Microsoft OneNote 2013实现对图片中的文字进行OCR识别，为用户提供详细步骤及示例。 根据网上关于VBA OneNote 2013 OCR图像识别的代码进行改编，在VB6 Win7 x64环境下已成功运行，并修正了部分错误。
     
  • C#通过OneNote进行图片文字识别的代码.zip
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    本资源包含使用C#编程语言与Microsoft OneNote API结合实现图片中文字识别功能的示例代码。下载后可直接用于自动化办公或数据处理项目，提高工作效率。 在WinForm中调用COM组件中的OneNote实现图片识别功能，可以直接使用和改进，欢迎交流！
     
  • 利用Google Vision API进行文本识别的OCR实现
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    本项目采用Google Vision API实现光学字符识别（OCR），有效提取图片中的文字信息，适用于文档数字化、内容审核等多种场景。 文本识别是指在图像或视频流中检测并辨识其中的文字内容的过程。一旦文字被检出后，识别器会确定每个区域中的实际文本，并将其划分成行和单词。 使用Google Vision API可以实现这一功能。 操作步骤如下：首先将选择的图片转换为Base64格式，在这里我们将利用HTML 5的功能（画布）来完成这个过程。通过Canvas工具提供的toDataURL()方法，我们可以获取到绘制图像后的Base64编码数据。接下来，可以通过发送请求至Google Vision REST API进行进一步处理。 此操作支持使用内置的HTML、AngularJS和纯JavaScript语言实现。
     
  • 利用PyQt5调用百度API进行OCR识别的代码包.rar
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    这是一个包含使用Python的PyQt5库和百度AI平台的OCR功能相结合的代码包，用于图像中文字的自动识别与提取。 使用八度百度接口开发的OCR识别程序，并带有用户界面。
     
  • 使用Delphi调用Tesseract 4.0进行OCR识别（含所有DLL）
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    本教程详细介绍如何利用Delphi编程语言集成Tesseract 4.0引擎实现光学字符识别(OCR)，包含所需全部动态链接库(DLL)文件，适合开发者学习实践。 使用Delphi调用Google Tesseract 4.0进行图像识别的测试仅限于几个基本导出函数的应用，更多功能请根据需要自行探索实现。
     
  • Java中使用Tesseract-OCR进行图片识别
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    本教程介绍如何在Java项目中集成并使用Tesseract-OCR库来实现对图像中的文本信息进行高效准确地提取与识别。 Tesseract 是一个由 Google 支持的开源 OCR 图文识别项目。它支持多种语言（包括英文、简体中文和繁体中文），并且适用于 Windows、Linux 和 Mac OS X 等多个平台。使用 Tesseract 进行字符识别时，其准确率非常高。用户可以通过参考相关资料对 Tesseract 的字符识别进行样本训练，并利用经过训练的语言库来提高识别精度。
     
  • 使用Delphi调用百度API进行图片文字识别
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    本项目利用Delphi编程语言实现对百度AI平台提供的图像文字识别服务的接口调用，旨在展示如何将OCR技术应用于实际的软件开发场景中。 在使用Delphi2010进行编码实现开发过程中遇到了一些问题，并在此分享以供遇到同样情况的朋友参考。 1. SSL问题：我们采用的是indyhttp控件，在启用SSL功能时，需要添加IdSSLIOHandlerSocketOpenSSL1组件并将其与idhttp的iohandler属性相连接。接着在SSLoptions设置中将method属性改为sslvSSLv23，并确保已放置了所需的两个DLL文件。 2. 图片编码问题：起初尝试过多种编码方式但总是收到错误提示“image format error”。后来发现indy控件默认会对参数进行重新编码，关闭httpoptions下的hoforceencodeparams选项后图片上传正常。具体来说就是将图片以base64格式编码后再urlencode即可。 3. 中文乱码问题：在接收到返回值时如果直接使用result:= indyhttp.post(url,img)这样的方法获取结果会导致indy再次对返回值进行编码，进而导致解码失败。因此建议采用流接收post请求的返回值，并将其从utf8转换为unicode以解决此问题。 以上是在开发过程中遇到的一些常见问题及解决方案，希望对你有所帮助。
     
  • 利用Python进行PDF文件的OCR识别
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    本篇文章将介绍如何使用Python编程语言和相关库来实现对PDF文档中的图像内容进行光学字符识别（OCR），以便提取其中的文字信息。 大家可能听说过使用Python进行OCR识别操作。在Python中，最出名的库便是Google所资助的tesseract。利用tesseract可以很轻松地对图像进行识别。如果想对一个PDF文档进行OCR识别，应该怎么做呢？下面一起来看看。
     
  • 使用 Java 调用 tess4j 进行 OCR 文字识别
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    本项目演示如何利用Java语言调用tess4j库进行OCR文字识别，实现对图像中的文本信息提取和处理。 在IT领域，OCR（Optical Character Recognition）技术用于将图像中的文本转换为机器编码文本，广泛应用于自动识别文档、图片等非结构化数据中的文字。Tesseract OCR是一个由Google维护的开源OCR引擎，具有高准确率的特点。tess4j是Java平台上的一个Tesseract OCR接口库，使开发者能够轻松地在应用程序中集成OCR功能。 使用tess4j进行OCR文字识别前，需确保已正确安装了Tesseract OCR。这包括下载并安装可执行文件和语言数据包，并将这些文件添加到系统的PATH环境变量中以供Java程序访问。 接着，在项目中引入tess4j库的依赖关系。对于Maven用户而言，可以在pom.xml文件中加入以下代码： ```xml net.sourceforge.tess4j tess4j 最新版本号 ``` 请将“最新版本号”替换为所需tess4j的版本。 在Java代码中，通过创建`Tesseract`或`Tesseract1`实例来调用Tesseract功能。下面是一个简单的示例： ```java import net.sourceforge.tess4j.*; public class OCRExample { public static void main(String[] args) { File imageFile = new File(path_to_your_image.jpg); ITesseract instance = new Tesseract(); JNA Interface Mapping try { String result = instance.doOCR(imageFile); System.out.println(result); } catch (TesseractException e) { System.err.println(e.getMessage()); } } } ``` 上述代码中的`doOCR()`方法读取指定路径的图像文件，并返回识别出的文字。可以使用`instance.setLanguage(chi_sim)`切换语言，或通过设置引擎模式来优化性能。 tess4j还提供了诸如字符白名单、自定义词典和页面布局分析等高级功能以进一步提升识别效果。例如，限制识别范围为数字的代码如下： ```java instance.setVariable(tessedit_char_whitelist, 0123456789); ``` 需要注意的是，为了提高OCR结果的质量，可能需要对输入图像进行预处理操作（如调整尺寸、裁剪、去噪和二值化），这些通常由其他Java库实现。 通过使用tess4j结合Tesseract OCR，在Java应用中集成OCR功能变得简单有效。实际项目开发时，请根据具体需求进一步优化识别结果，比如去除多余空格或修正错误等操作，以达到最佳效果。