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基于Halcon的自训练OCR识别系统-dome.hdev

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简介：
《基于Halcon的自训练OCR识别系统》(dome.hdev)通过利用机器学习技术，实现了高效的文本图像自动识别与处理，适用于多种复杂场景。 训练识别字符主要是通过大量数据让机器学习如何准确地辨别和理解不同文字的形状、结构及特征。这一过程需要涵盖多种字体样式以及复杂的背景环境下的文本识别能力培养，以提高模型在实际应用中的鲁棒性和准确性。

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  • 基于Halcon的自训练OCR识别系统-dome.hdev
    优质
    《基于Halcon的自训练OCR识别系统》(dome.hdev)通过利用机器学习技术，实现了高效的文本图像自动识别与处理，适用于多种复杂场景。 训练识别字符主要是通过大量数据让机器学习如何准确地辨别和理解不同文字的形状、结构及特征。这一过程需要涵盖多种字体样式以及复杂的背景环境下的文本识别能力培养，以提高模型在实际应用中的鲁棒性和准确性。
     
  • 基于Halcon和C#的OCR字符识别系统
    优质
    本项目开发了一套基于Halcon视觉软件与C#编程语言的OCR字符识别系统，旨在实现高效、准确的文字图像识别功能，适用于多种工业及商业应用场景。 一个功能强大的Halcon联合C#的OCR字符识别系统提供了手动和自动两种模式选择，并实时显示运行反馈信息。
     
  • Halcon OCR训练指南
    优质
    《Halcon OCR训练指南》是一本详细指导读者如何使用HALCON软件进行光学字符识别（OCR）操作和参数优化的专业手册。 用于训练OCR字符识别的完整代码，请自由使用。如果上传的资源因版权、使用或内容完整性等问题被举报并通过官方审核，将扣除通过该资源获得的所有积分。
     
  • Tesseract-OCR eng.traineddata OCR识别训练数据文件
    优质
    Tesseract-OCR eng.traineddata 是一个专为英语设计的OCR（光学字符识别）引擎训练数据文件，用于提高英文文档图像到文本转换的准确性。 新版Tesseract-OCR tessdata eng.traineddata OCR识别训练数据文件可以自行训练。 1. 准备样本图片。 2. 打开 jTessBoxEditor ，选择 Tools -> Merge TIFF，打开对话框，选择包含所有要参与训练的样本图片所在的文件夹，并选中这些图片。 3. 弹出保存对话框，在当前路径下保存文件，命名为ty.cp.exp6.tif。 4. 在终端执行命令：tesseract ty.cp.exp6.tif ty.cp.exp6 -l ty batch.nochop makebox 5. 打开 jTessBoxEditor ，点击 Box Editor -> Open ，打开步骤2中生成的ty.cp.exp6.tif文件，会自动关联到 “ty.cp.exp6.box” 文件。 6. 使用echo命令创建字体特征文件：echo cp 0 0 0 0 0 > font_properties。输入内容为“cp 0 0 0 0 0” 7. 在终端中执行以下命令生成 ty.cp.exp6.tr 训练文件： tesseract ty.cp.exp6.tif ty.cp.exp6 nobatch box.train 8. 执行以下命令以生成字符集文件：unicharset_extractor ty.cp.exp6.box。接着，使用 mftraining 和 cntraining 生成所需数据。 mftraining -F font_properties -U unicharset -O ty.unicharset ty.cp.exp6.tr cntraining ty.cp.exp6.tr 9. 在Clustering过程中生成的4个文件（inttemp、pffmtable、normproto、shapetable）需要手工修改为[lang].xxx。这里，将它们分别改为ty.inttemp、ty.pffmtable、ty.normproto和ty.shapetable。 10. 执行以下命令以合并数据文件： combine_tessdata ty.tesseract
     
  • Halcon字符识别（OCR）.zip
    优质
    Halcon字符识别(OCR)工具包提供了一套全面而高效的算法和接口用于处理图像中的文本信息。此资源适用于自动化系统、质量控制等领域。 这段文字描述了在QT环境中调用Halcon的字符识别库（OCR）来实现字符识别功能，并提供了一个可以在QT+Halcon环境下编译运行的完整QT工程源码。
     
  • Tesseract-OCR的中文识别及字库训练
    优质
    本文介绍了Tesseract-OCR在处理中文文本时的应用，并详细讲解了如何针对特定需求进行中文字库的定制与优化。 使用Tesseract-OCR识别中文，并通过jTessBoxEditor训练字库以提高准确度。
     
  • 基于C++与Halcon的OCR识别源程序开发
    优质
    本项目旨在开发一款结合C++编程语言和Halcon视觉软件库的OCR（光学字符识别）系统。此源代码集成了图像处理技术和机器学习算法，以实现高精度的文字识别功能，适用于多种应用场景，如文档数字化、车牌识别等。 C++与Halcon联合开发的OCR识别代码在Windows 64位系统下使用Visual Studio 2015和Halcon12.0进行配置。
     
  • 基于Python和Tesseract-OCR的离线OCR识别系统
    优质
    本项目开发了一个利用Python编程语言和Tesseract-OCR引擎的高效离线光学字符识别(OCR)系统，适用于各种文档图像的文字提取与处理。 现有的OCR识别小工具主要分为两类：一类是依赖网络公司提供的API接口进行识别的，例如百度文字识别服务。这类方式的优点在于识别准确率较高，但缺点是在没有互联网连接或授权的情况下无法使用。 另一类则是本地化的版本，如开源软件tesseract-ocr，并且提供中文语言支持包。通过结合QQ邮箱中的截图工具，可以构建一个离线版的OCR识别工具。这种方案操作简单方便，但由于使用的训练库较为基础，因此准确率相对较低。目前该工具能够较好地识别PDF文件中标准的文字内容，但对于包含图标或其他复杂元素的文字可能无法正确识别。 为提高准确性，可以通过自行训练中文语言模型，并用生成的新模型替换tesseract-ocr中的默认配置和数据包来优化性能。
     
  • Halcon环形字符识别OCR
    优质
    Halcon环形字符识别OCR是一款高性能视觉工具包，专为识别复杂环形结构中的文字而设计，适用于各种工业检测场景。 该压缩包包含图片和Halcon代码，用于实现对环形物体上OCR字符的识别。
     
  • 基于PaddlePaddle框架的ch-pp-ocr-v3训练的车牌识别模型
    优质
    本项目采用PaddlePaddle深度学习框架，成功训练了ch-pp-ocr-v3模型，专门针对复杂环境下的车牌识别任务，具备高精度和鲁棒性。 PaddlePaddle框架中的ch_pp_ocr_v3训练的车牌识别模型，在测试中达到了97.88%的精度。该模型包含内嵌的字典文件以及训练过程中使用的yaml配置文件。