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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • C# PaddleInference 表格OCR识别.rar
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    本资源提供利用C#语言与PaddlePaddle框架中的PaddleInference库进行表格OCR识别的应用程序代码及示例。包含所有必要文件，帮助用户快速实现表格文字识别功能。 C# PaddleInference OCR 表格识别 使用自带模型进行学习研究的Demo已完整提供，并可直接运行。 项目环境需求： - VS2022+ - .net4.8+ - OpenCvSharp4 - Sdcb.PaddleInference - Sdcb.PaddleOCR
     
  • 表格图片OCR识别中的表格切分技术
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    本研究探讨了在光学字符识别（OCR）领域中针对表格图片的表格切分技术，旨在提高复杂布局下的文字和结构信息提取精度与效率。 用于图片中的表格OCR识别前的步骤包括表格识别和单元格切分。
     
  • OCR图像文字与表格识别
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    简介：OCR技术能够自动识别图像中的文字和表格信息，广泛应用于文档处理、数据录入及自动化办公等领域，极大提升工作效率。 OCR（光学字符识别）技术是一种先进的计算机图像处理方法，能够将扫描文档、照片或数字化图像中的打印或手写文字转换为可编辑的文本格式。这项技术在现代社会中广泛应用，尤其是在表格图片数据提取方面，能显著提高工作效率。 重点在于准确地从图像中识别出结构化的信息如数字、日期和分类等。传统的手动输入方法既耗时又容易出错，而OCR技术则能够快速且精确地完成任务。 其工作流程大致包括以下步骤： 1. 图像预处理：这是第一步，目的在于提高图像质量以利于后续的字符识别。这可能涉及去除噪点、二值化（将图像转换为黑白）、倾斜校正和对比度增强等操作。 2. 分割与定位：此阶段是将图像分割成单个字符或单词以便逐个识别，并且对于表格，还需确定其行和列结构。 3. 字符识别：利用训练好的模型来对每个单独的字符进行分类。现代OCR系统通常采用深度学习算法（如卷积神经网络）以提高准确性。 4. 后处理：此阶段通过校验、上下文分析等方法修正可能产生的错误，包括误识和漏识。 5. 表格结构恢复：对于表格图片而言，除了识别单元格中的文字外，还需要重建整个表格的布局及关系。这一步骤对保持数据逻辑性和可读性至关重要。 6. 数据导出：最后将文本与表格信息以易于编辑的形式（如CSV或Excel）输出，便于进一步的数据分析和处理。 高精度OCR技术在大量表格图片处理中尤为关键，例如金融行业中的财务报表自动化、学术研究文献数据分析及政府文档管理等场景。选择合适的OCR软件同样重要，理想的工具应具备高效识别率、支持多种语言并能兼容不同类型的图像与表格格式，并提供易于集成的API接口。 总之，OCR技术能够自动处理图像中结构化的数据信息，极大提升了工作效率和准确性，在未来将有更广泛的应用前景。
     
  • Tesseract-OCR eng.traineddata OCR识别训练数据文件
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    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
     
  • C# WinForm PaddleOCR 表格识别示例代码
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    本项目提供了一个使用C#和WinForms框架集成PaddleOCR库进行表格识别的示例代码。它展示了如何在桌面应用程序中实现高效的图像与表格内容识别功能。 测试环境： - Visual Studio 2019 - .NET Framework 4.7.2 - OpenCvSharp 4.8.0 下载源码后选择x64 debug模式即可运行，库文件已放置在对应的文件夹中。
     
  • 车牌号识别的数据集，适用于PaddleOCR模型的训练
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    这是一个专为PaddleOCR设计的车牌号识别数据集，包含大量高质量图像样本，旨在提升模型在复杂环境下的识别精度和速度。 基于PaddleOCR史上最全车牌号识别实现的数据可以直接用于PaddleOCR识别模型的训练，请参考相关文章获取更多细节。
     
  • 证件识别OCR结果表格.zip
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    该文件包含了一系列用于证件自动识别和提取信息的光学字符识别(OCR)技术的结果数据。主要用于测试和开发证件识别系统的精确度与效率。 人力资源录入身份证图片或扫描件资料后，可以使用批量OCR识别功能输出表格，方便办公人员一键扫描并识别身份证资料的详细使用方法可以在相关文档中查阅。
     
  • OCR表格识别（使用百度API）.zip
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    本资源包提供了利用百度AI平台的OCR技术进行表格识别的方法和示例代码。通过此工具，用户可以高效准确地将图片中的表格数据转换为电子表格格式，简化数据处理流程。 使用C# Winform开发了一个窗口界面，可以将PNG或JPG图片拖放到该窗口上。当图片被放置后，程序会自动调用百度表格识别API进行OCR识别，并将结果下载为Excel文件，然后保存到用户指定的文件夹中。
     
  • OCR表格识别（使用百度API）.zip
    优质
    本资源为一个利用百度AI平台提供的OCR技术进行表格识别的项目文件。通过调用百度API，能够实现对图片中表格内容的精准提取和数字化处理。适合需要自动化数据录入与管理的应用场景。 使用C# Winform编写了一个窗口界面，可以将PNG或JPG图片拖放到该窗口上，系统会自动调用百度表格识别API进行OCR识别，并将结果下载为Excel文件，保存到用户选择的文件夹中。