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仅用OPENCV实现的DBNET+RCNN文本检测，支持中文识别

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简介：
本项目基于OpenCV库实现了DBNET与RCNN结合的高效文本检测模型，特别优化了对中文文本的精准识别能力。 只需要使用OPENCV，并结合DBNET+RCNN的文本检测方法，可以实现对中文文本的有效检测。

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  • 仅用OPENCV实现的DBNET+RCNN文本检测，支持中文识别
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    本项目基于OpenCV库实现了DBNET与RCNN结合的高效文本检测模型，特别优化了对中文文本的精准识别能力。 只需要使用OPENCV，并结合DBNET+RCNN的文本检测方法，可以实现对中文文本的有效检测。
     
  • 基于east的文本检测与RCNN文本识别，使用Python开发，仅需OpenCV库
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    本项目采用Python语言实现，结合EAST文本检测算法和RCNN文本识别技术，功能强大且易于部署，依赖单一的OpenCV库。 使用east文本检测与rcnn文本识别技术进行Python开发，并且整个项目仅依赖于OPENCV库。此外，该项目还增加了登录SQLite的相关功能。
     
  • 利用Python与OpenCV实现EAST模型的文本检测与识别
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    本项目采用Python结合OpenCV库，实现了基于EAST模型的先进文本检测和识别技术，有效提升图像中文字信息提取效率与精度。 在使用 GPU 在实时视频流中实现文本检测之前，首先需要对 CPU 上运行的 EAST 检测模型与 GPU 运行的速度进行基准测试。 - 测量没有 GPU 时的 EAST 文本检测 FPS 吞吐率（即仅在 CPU 上运行）： ``` python text_detection_speed.py --image images/ljcd_.jpg --east frozen_east_text_detection.pb ``` - 在 GPU 下测量 EAST 文本检测 FPS 吞吐率（即在 GPU 上运行）： ``` python text_detection_speed.py --image images/ljcd_.jpg --east frozen_east_text_detection.pb --use-gpu 1 ```
     
  • 利用OpenCV和Tesseract实现的文本识别
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    本项目运用了OpenCV进行图像预处理，并结合Tesseract OCR引擎来实现高效精准的文字识别技术。 Tesseract 是一种强大的光学字符识别（OCR）引擎，在多个应用场景中展现出其灵活性与实用性： 1. 文档数字化：将纸质文档扫描后转换为数字文本。 2. 自动化表单处理：从填写的表单中提取信息，提高工作效率。 3. 车牌识别：应用于交通监控或自动收费系统等场景。 4. 辅助技术：帮助视觉障碍人士阅读印刷材料，增强他们的独立生活能力。 此外，Tesseract 支持100多种语言的识别。用户可以根据需要训练 Tesseract 来识别新的字体或者优化特定语言的识别效果。其输出格式多样，包括普通文本、带有布局信息的HTML（hOCR）以及PDF等，满足不同需求场景的要求。集成方面也十分便捷：不仅可以使用命令行操作，还可以通过API轻松地将其功能整合到其他应用程序中；例如，在Python编程环境中可以通过pytesseract库来调用Tesseract的功能。
     
  • ChineseOCR_Lite：超轻量级中文OCR，支持竖排文字识别及NCNN/MNN/TNN推理(DBNet 1.8...)
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    ChineseOCR_Lite是一款专为中文设计的轻量化文本检测与识别工具，采用先进的DBNet模型，并兼容多种推理引擎如NCNN、MNN和TNN。该工具支持竖排文字识别，适用于资源受限的设备环境。 chineseocr_lite 的 onnx 推理, 部署简单 原始项目分支（torch推理，ncnn推理等）： 环境 python3.6 支持的操作系统：Linux、macOS、Windows 启动web服务步骤： 1. 进入 chineseocr 目录: `cd chineseocr_lite` 2. 启动后端主程序: `python backendmain.py` 识别结果展示参考相关文档。 以下范例项目是翻译为各种语言的Demo，仅供参考。 ** 注意：这些示例相互独立，只是同一个项目的不同版本 ** 如果不想自己整合依赖库的话，请自行下载完整源码工程项目（具体获取方式请参见相应说明）。 - onnxruntime C++ demo，支持Windows、Linux、macOS，目前仅支持CPU计算； - ncnn C++ demo，支持Windows、Linux、macOS，分为CPU版。
     
  • OpenCV中英文及数字的检测与识别
    优质
    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。
     
  • Spire.OCR 中文识别源码实例，包含本地支持库文件
    优质
    本项目提供Spire.OCR中文识别源代码及所需本地支持库文件，便于开发者实现高效的光学字符识别功能，特别针对中文文本具有优化。 Spire.OCR 中文识别源码示例包括了本地支持库文件。
     
  • Android表情识别Demo（支持实时检测）.zip
    优质
    这是一款基于Android平台的表情识别演示程序，能够实现实时面部表情检测与分析。用户可以下载并体验其在各种应用场景中的强大功能和便捷性。 在普通Android手机上，我们的APP能够实现实时的检测识别效果。CPU（4线程）处理时间约为30毫秒左右，而GPU则大约需要25毫秒。 此外，《面部表情识别》系列文章中有更多相关内容： 1. 表情识别数据集介绍及下载链接 2. 使用Pytorch实现的表情识别及其训练代码 3. Android平台上的表情识别实现（包含源码和实时检测功能） 4. C++环境下表情识别的实现方案，同样具备实时检测能力
     
  • Java OCR 技术实现智能字符识别，支持中文
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    本项目利用Java语言开发OCR技术，实现高效准确的文字信息提取功能，尤其在处理中文方面表现出色，为文档管理与自动化流程提供强大支持。 Java OCR（光学字符识别）技术属于计算机视觉领域的一种应用，它能够将图像中的文字转换为可编辑的文本格式，在文档扫描、车牌识别以及发票处理等多种场景中得到广泛应用。这项技术通常采用深度学习或传统机器学习算法来辨识图像内的字符。 本段落主要讨论如何使用Java OCR技术实现对中文字符的准确识别，并介绍相关的知识点和应用策略。了解OCR的基本流程是至关重要的，这包括以下步骤： 1. **图像预处理**：在进行文字识别前，通过调整亮度、对比度、灰度化及二值化等手段改善图片质量。 2. **基线检测**：确定文本行的基准位置以支持后续的文字分割操作。 3. **文本区域检测**：利用边缘检测和连通组件分析技术定位可能包含文字的部分。 4. **字符分割**：将识别出的文本进一步细分为独立单个字符单元。 5. **特征提取**：从每个单独字符中抽取形状、纹理及结构等重要属性信息。 6. **分类识别**：借助预先训练好的模型，如卷积神经网络（CNN）或模板匹配法对各个字符进行归类，并转换成相应的文本内容。 针对中文字符的复杂性和多样性，Java OCR技术的应用面临着更高的挑战。尽管如此，诸如Tesseract和EasyOCR等库已具备支持中文识别的功能，但需要额外下载并配置对应的语言包文件来实现这一目标（例如对于简体或繁体汉字分别使用`chi_sim`或者`chi_tra`）。为了进一步提升准确性，在实际应用过程中还可以采取以下策略： 1. **数据增强**：通过变换原始图像的视角、大小和添加噪声等手段增加训练集中的样本多样性，从而提高模型在各种条件下的适应能力。 2. **模型微调**：如果对于特定字体或风格的文字有更高的识别要求，则可以基于现有的通用算法进行进一步调整优化以满足特殊需求。 3. **后处理校正**：运用上下文信息和词典约束对初步的文本结果实施修正和完善。 此外，在Java环境中可以通过JNI技术（即Java Native Interface）调用C++编写的OCR库，例如OpenCV或Tesseract的C++接口来实现高效的图像处理与字符识别功能。综上所述，通过结合使用这些技术和方法，可以有效地利用OCR工具自动处理大量的文本信息，并为实际应用提供高效准确的支持服务。
     
  • 使用 Python Opencv 和 teesseract 实现简单文字识别（含中文）
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    本项目利用Python结合OpenCV和Tesseract库，实现对图像中文字的自动检测与提取功能，并特别支持包含中文在内的多语言文字识别。 Python Opencv 之 使用 teesseract 进行简单的文字识别（包括中文） 目录： 1. 简单介绍 2. pillow、pytesseract 的安装 - 安装 pillow：pip install pillow - 安装 pytesseract：pip install pytesseract 3. 下载安装需要的 Tesseract-OCR 工具 特别注意，在使用 pytesseract 时，需配置好 Tesseract-OCR 环境。否则会报错提示缺少 Tess。