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PaddleOCR与OpenCV结合，完成了中英文识别功能。

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简介：
通过使用PaddleOCR与OpenCV的结合，完成了Windows 10和Visual Studio 2017 (64位)的发布版本中英文文本的识别任务。该项目涵盖了CPU和GPU两种运行模式，并且特别强调不依赖任何第三方库。

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  • 基于PaddleOCR和OpenCV的中英文识别系统
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    本系统结合了PaddleOCR与OpenCV技术，专为高效准确地识别图像中的中文及英文文本而设计。 在Windows 10系统上使用Visual Studio 2017进行x64 Release版本构建，通过PaddleOCR和OpenCV实现中英文识别功能，涵盖CPU和GPU两种版本的部署，并且不包含第三方库（3rd_party）。
     
  • Tesseract与OpenCV结合的OCR识别.rar
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    本资源提供Tesseract和OpenCV结合实现光学字符识别（OCR）的技术文档及示例代码，适用于图像处理和文字检测项目。 使用Windows 10系统，并结合Visual Studio 2017开发环境，利用Tesseract和OpenCV库来实现一个简单的中英文字符识别程序。
     
  • OpenCV与Python结合的人脸识别XML文件
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    本资源提供使用OpenCV和Python进行人脸识别的相关XML文件，包含预训练的人脸检测模型数据。 haarcascade_eye.xml haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml haarcascade_frontalcatface.xml haarcascade_frontalcatface_extended.xml haarcascade_frontalface_alt.xml haarcascade_frontalface_alt_tree.xml haarcascade_fullbody.xml haarcascade_lefteye_2splits.xml haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml haarcascade_lowerbody.xml haarcascade_profileface.xml haarcascade_righteye_2splits.xml haarcascade_russian_plate_number.xml haarcascade_smile.xml haarcascade_upperbody.xml
     
  • OpenCV中英文及数字的检测与识别
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    本项目专注于在OpenCV框架下实现对图像中的中英文文字和数字进行精确检测与识别的技术研究与应用开发。 在使用Python3.x和OpenCV4.x进行英文数字检测识别的效果可以在相关博客文章中查看。该文章详细介绍了如何利用这些技术实现对图像中文本的准确提取与处理，为需要进行此类操作的研究者或开发者提供了有价值的参考信息。
     
  • 车牌识别：OpenCV与Tesseract OCR结合使用
    优质
    本项目采用OpenCV进行图像处理和车辆牌照定位，配合Tesseract OCR技术实现高效准确的文字识别，旨在提供一套完整的车牌识别解决方案。 车牌识别代码使用OpenCV实现对车牌的定位，并利用Tesseract-OCR进行字符识别。
     
  • Unity结合OpenCV的人脸识别与追踪
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    本项目利用Unity引擎和OpenCV库实现高效精确的人脸检测与跟踪技术，适用于游戏开发、安全监控等应用场景。 人脸追踪与识别技术涉及对人的脸部特征进行捕捉、分析，并据此实现对人体动作的跟踪以及身份验证等功能。这一领域结合了计算机视觉、机器学习等多个学科的知识，能够广泛应用于安全监控、人机交互等场景中。
     
  • Python结合OpenCV的人脸识别
    优质
    本项目利用Python语言和OpenCV库实现人脸识别功能，通过图像处理技术自动检测并标记图片中的人脸位置。 我使用OpenCV编写了一个人脸识别程序，可以实时监控摄像头并返回检测标签及可信程度。希望对大家有所帮助，欢迎提问。谢谢。
     
  • 使用Python实现语音识别与合成功能
    优质
    本项目利用Python语言及其相关库（如SpeechRecognition和gTTS）来开发一个集成语音识别及合成的应用程序，旨在提供一种便捷的人机交互方式。 声音的本质是振动，而振动可以表示为位移随时间变化的函数。波形文件（.wav）记录了不同采样时刻的位移值。本段落主要介绍了如何使用Python实现语音识别和语音合成的技术，供对此感兴趣的读者参考。
     
  • 目标识别与人工智能结合的OpenCV和PyQt5界面
    优质
    本项目融合了目标识别技术和人工智能算法，利用OpenCV进行图像处理及特征提取，并通过PyQt5构建用户友好的图形化操作界面。 该程序使用PyQt5进行界面设计，并调用OpenCV进行目标识别。
     
  • 基于PaddleOCR训练的表格识别OCR模型，支持中英文表格数据识别
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    本项目开发了一种基于PaddleOCR优化的OCR模型，专门用于识别和提取中英文混合表格中的文字信息。该模型能够高效准确地处理复杂布局的表格内容，适用于多种文档自动化场景。 我们开发了一个基于PaddleOCR训练的表格识别OCR模型，能够准确识别包含中英文数据的表格内容。