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C# 使用 PaddleOCR 实现本地离线 OCR 图片文字识别源码

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简介:
本项目提供使用C#语言调用PaddleOCR库进行图片文字识别的完整代码示例,适用于需要在无网络环境下运行的本地应用。 使用C#进行本地离线OCR读取图片上的文字(利用PaddleOCR),可以通过鼠标点击获取对应位置的文字。此外,支持图片缩放功能,并且可以输入编号来获取特定位置的文字内容。

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客服
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  • C# 使 PaddleOCR 线 OCR
    优质
    本项目提供使用C#语言调用PaddleOCR库进行图片文字识别的完整代码示例,适用于需要在无网络环境下运行的本地应用。 使用C#进行本地离线OCR读取图片上的文字(利用PaddleOCR),可以通过鼠标点击获取对应位置的文字。此外,支持图片缩放功能,并且可以输入编号来获取特定位置的文字内容。
  • PaddleOCR线OCR1.0
    优质
    简介:PaddleOCR开源版离线OCR识别1.0是一款基于飞桨框架开发的文字识别工具,能够在无网络环境下准确快速地进行文字检测与识别。 基于1.1的老识别库,识别效果不错。
  • C# OCR - 与屏幕截
    优质
    本工具利用C#开发,提供强大的OCR功能,能够精准地从本地图片及屏幕截图中提取文字信息。无论文档扫描件还是复杂图像,均可快速高效处理,极大提高数据录入的效率和准确性。 本程序使用百度PaddleOCR库实现本地图片文字识别、屏幕截图文字识别、表格文字识别以及车牌识别等功能。飞桨(PaddlePaddle)是一个集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的开源深度学习平台,技术先进且功能完备。
  • C# OCR
    优质
    本项目利用C#编程语言实现OCR技术,能够高效准确地从图像中提取文字信息,适用于文档处理、智能识别等应用场景。 在C#中实现OCR图片文字识别功能,并包含对图片进行预处理以提高识别率的步骤。该系统支持简体中文和繁体中文的文字识别。
  • C# OCR
    优质
    本项目旨在利用C#编程语言实现OCR技术,专门针对图片中的文字进行高效准确地提取与识别。 使用C#实现OCR图片文字识别功能,并包含对图片进行预处理以提高识别准确率。该系统支持简体中文与繁体中文的文字识别。
  • C#线OCR和提取中的内容(含
    优质
    本项目提供了一个使用C#开发的离线OCR工具,能够高效地从图像中识别并提取文字信息。内附完整源代码,便于学习与二次开发。 C# 离线式 OCR 识别可以用来提取图片中的文字内容。附带源码可供参考。
  • 百度开PaddleOCR线,高通性易语言
    优质
    简介:PaddleOCR是百度研发的一款高性能、轻量级光学字符识别(OCR)工具,现支持本地离线部署。具备广泛的适用性和简单快捷的语言开发环境,极大提升了文本检测与识别的效率和便捷性。 受到大佬项目免root跨平台自动化测试框架webrebot本地离线OCR的启发和指引,我成功地将百度开源的PaddleOCR应用到了PYTHON及VC++中,并经过小范围测试,发现Python的效果比VC++理想很多,绝大多数游戏以及日常场景都可以实现通用识别。更新了DLL版本,在网盘里已经上传了VC++的 DLL版本及相关调用测试文件,请知道易语言如何调用64位DLL的朋友也分享一个例子。 在PYTHON代码中还使用到了两个组件,需要先完成PaddlePaddle和PaddleOCR的安装后执行以下命令才能使用fastapi这个异步超强WEB框架: 1. python -m pip install fastapi 2. python -m pip install uvicorn 游戏小图识别成功率较高。对于大图测试,请参考下面Python部分代码: 一、安装python - 安装3.7或者3.8版本的 Python,我的环境为 WIN10 X64 PYTHON 3.85。 二、安装PaddlePaddle - 升级PIP: python -m pip install --upgrade pip。 - 如果您的机器支持CUDA9或CUDA10,请运行以下命令进行安装: `python -m pip install paddlepaddle-gpu` - 对于CPU环境或者GPU性能不好的情况,可以使用下面的命令来安装: `python -m pip install paddlepaddle` 三、克隆\安装PaddleOCR代码 - 方法一:通过git clone获取源码并进行第三方库安装。 ``` git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR cd PaddleOCR python -m pip install -r requirments.txt ``` - 方法二: `pip install paddleocr` 注意:95%的运行不成功的问题,都是在这一步造成的。安装完成后需要执行更新命令以解决默认安装的numpy版本过高的问题。 `python -m pip install numpy==1.19.3` 四、目前PYTHON的识别效果比C++高,并附上了VC++的识别图。 PS:对于VC++版本因为文件较大,无需单独安装,请直接通过命令行取回显方式调用。
  • OpenCV+OCR
    优质
    本项目提供基于OpenCV和OCR技术的图片文字识别源代码,实现高效准确的文字检测与提取功能,适用于图像处理及自动化信息抽取场景。 使用Qt与OpenCV实现的文字识别示例,并且包含文字库的学习资源是非常有价值的。这样的例子有助于理解如何将这两个强大的工具结合在一起进行图像处理任务,特别是针对文本检测和识别的应用场景。通过这种方式可以深入学习相关技术的细节并应用于实际项目中。
  • OCR
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    本项目提供了一套完整的图片OCR文字识别源代码,支持多种编程语言和操作系统环境,帮助开发者轻松实现图像中的文本提取与识别功能。 【图片ORC文字识别源代码】是一个结合了计算机视觉与自然语言处理技术的项目,旨在实现类似QQ截图工具的功能,并在此基础上增加了图像中的文字识别(OCR,Optical Character Recognition)功能。通过这个项目,可以深入了解如何融合图像处理、模式识别和自然语言处理技术来提取图像中的文本信息。 项目的重点在于OCR技术的应用,它使计算机能够从扫描文档、图片或屏幕截图中自动识别人类可读的文字并转换成电子格式的文本。在本项目中,开发者可能使用了开源的OCR库如Tesseract或EasyOCR,这些库提供了丰富的API和预训练模型来处理多种语言和字体的文字识别。 此外,该项目还涵盖了图像捕获与处理功能。在Windows系统环境下,可以利用GetClipboardData和OpenClipboard等Windows API函数实现截图操作。设计用户界面时也需要考虑用户体验的便捷性和友好性。 MODI(Microsoft Office Document Imaging)是微软早期提供的一个用于OCR任务的图像处理组件,但现在已经不再被支持使用了。因此,现代项目更倾向于采用更新的技术手段如Microsoft Office Interop库或更加先进的图像处理库来实现类似功能。 在代码的具体实施过程中,通常会包括以下步骤: 1. 图像获取:用户触发截图后,程序将捕获屏幕上选定区域的图像。 2. 预处理图像:通过灰度化、二值化和去噪等操作提高OCR识别效果。 3. 文字定位:利用边缘检测或模板匹配技术确定可能包含文字的具体位置。 4. OCR识别:调用内置的OCR引擎对预处理后的图片进行文本解析,输出相应的结果。 5. 结果展示:将提取到的文字信息呈现给用户,并提供复制、编辑等附加功能。 项目中的代码结构清晰且注释详尽,对于希望学习和理解OCR技术及图像处理方法的研究者来说是一份宝贵的参考资料。通过深入分析并实践这些代码,你可以掌握如何在实际应用中有效运用OCR技术以及怎样与其他组件(如截图工具)进行集成,并进一步优化整个流程以提高识别精度。 综上所述,《图片ORC文字识别源代码》是一个集成了计算机视觉、图像处理、OCR技术和用户界面设计的综合性项目。对于那些希望深入研究这些领域并提升自身技术水平的人来说,该项目具有很高的学习价值和参考意义。