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C# PaddleInference.OCRService 通用文字识别（含中文）服务

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简介：
本服务利用C#封装的PaddleInference.OcrService实现通用文字识别，支持包含中文在内的多种语言文本检测与识别。 基于开源项目 https://github.com/sdcb/PaddleSharp 进行了封装改进，提供了一个C# PaddleInference.OCRService 通用 OCR 文字识别服务，支持中文识别，并且可以直接运行、自带模型，适用于离线部署。 技术栈包括：VS2022 + Sdcb.PaddleInference + Sdcb.PaddleOCR + NLog + Nancy.Hosting.Self。

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  • C# PaddleInference.OCRService 通用文字识别（含中文）服务
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    本服务利用C#封装的PaddleInference.OcrService实现通用文字识别，支持包含中文在内的多种语言文本检测与识别。 基于开源项目 https://github.com/sdcb/PaddleSharp 进行了封装改进，提供了一个C# PaddleInference.OCRService 通用 OCR 文字识别服务，支持中文识别，并且可以直接运行、自带模型，适用于离线部署。 技术栈包括：VS2022 + Sdcb.PaddleInference + Sdcb.PaddleOCR + NLog + Nancy.Hosting.Self。
  • PaddleOCRSharp.OCRService - 服务端源代码，支持通用文字、中文识别服务
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    PaddleOCRSharp.OCRService是一款基于PaddlePaddle框架的服务端开源项目，提供高效稳定的通用文字及中文识别功能。 服务端源代码提供了通用的OCR文字识别功能，支持中文（简体与繁体）文本识别，并进行了完整封装以供直接运行。该实现使用C#语言并适配了百度飞桨官方版本预测库paddle_inference.dll以及PaddleOCR V3模型。同时兼容.net8.0框架。 源代码中包含图片预处理功能，可提高文字识别准确率。返回结果为JSON格式，并提供GetError接口用于获取非托管代码内的错误信息。
  • C# 通用OCR识别服务.rar
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    本资源提供了基于C#开发的通用OCR（光学字符识别）服务代码包，帮助开发者轻松实现图像中的文字识别功能。 OCR服务提供通用的C# OCR识别功能，一键启动服务；自带模型支持离线部署，并包含相关C++动态库。软件详情可以参考博客文章。
  • 通用中文字数据集V2，OCR文字识别
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    通用中文字数据集V2是专为提升OCR技术在中文环境下的文字识别精度而设计的数据资源集合。 通用中文字数据集1包含OCR识别的文字内容，其中包括训练集合标签txt文件和测试集合标签txt文件。解压后即可查看这些文件。
  • OCR简易Web服务：轻松识别文字
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    OCR简易Web服务是一款便捷的文字识别工具，用户只需上传图片即可快速获取其中的文字信息，操作简单高效。 Simple OCR Web Service 是一个提供图片OCR识别接口的简单服务。该服务使用OCR库支持图片的文字识别，并将结果存储在服务器磁盘上（存储地址为：statics/ocr_images/xxx）。此外，它还支持SQLite3和MySQL数据库来存储数据。 完整的接口及数据测试功能也已实现。为了运行此服务，请按照以下步骤操作： 1. 在项目顶级目录中执行命令安装所需的依赖： ``` pip install -r requirements.txt ``` 2. 运行迁移脚本以更新数据库模式： ``` python manage.py makemigrations python manage.py migrate ``` 3. 启动服务，监听所有网络接口上的8000端口: ``` python manage.py runserver 0.0.0.0:8000 ``` 测试服务时，请遵循同样的步骤来安装依赖项和运行迁移脚本。
  • C#版文字识别：从图像中识别数字
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    本项目使用C#编程语言开发，旨在实现从图像文件中自动识别和提取数字的功能。通过先进的OCR技术，使得计算机能够准确地读取图片中的数字信息，并进行进一步的数据处理或分析工作。适合需要文字数字化转换的开发者学习研究。 在IT领域中，文字识别（OCR）是一项关键技术，它使计算机系统能够从图像或扫描文档中提取并识别出打印或手写的文本内容。本主题主要关注使用C#编程语言实现从图像中识别数字的功能。作为微软开发的一种面向对象的程序设计语言，C#广泛应用于Windows平台上的软件开发领域，包括图像处理和机器学习应用。 首先需要理解OCR的基本工作原理：该技术通常包含以下步骤： 1. 预处理：提高图像质量对后续分析至关重要。预处理可能涉及调整亮度、对比度、去噪及二值化（将图像转化为黑白）等操作。 2. 分割：通过连通组件或行分割的方法，把图像切分成单个字符或者单词进行单独识别。 3. 特征提取：从每个字符中抽取形状、大小和方向等特征信息，以区分不同种类的字符。 4. 分类与识别：借助训练好的模型（如神经网络和支持向量机）将上述特征映射到相应的字符类别上完成最终的识别过程。 5. 后处理：通过上下文逻辑校验等方式修正可能存在的误识问题。 在C#中实现OCR，可以利用现有的库如AForge.NET、Emgu CV或Tesseract OCR。其中Tesseract是一个由谷歌维护并开源的OCR引擎，并且支持多种语言和提供专门针对C#的应用程序接口（API）。 使用Tesseract进行数字识别的具体步骤如下： 1. 安装Tesseract库及其C#绑定，这可以通过NuGet包管理器添加相应的NuGet包来完成； 2. 初始化OCR引擎并设置必要的参数如Tessdata路径等信息。这些文件通常包含预先训练好的语言数据。 3. 加载图像，并进行预处理操作（例如使用AForge.NET库）以提高识别准确度； 4. 通过Tesseract API执行具体的OCR任务，如果需要的话可以指定特定的区域来进行字符提取； 5. 获取并解析最终的结果。这可能包括纯文本或字典对象形式的数据结构。 6. 对获取到的信息进行后处理操作，例如利用正则表达式匹配和上下文逻辑校验等方法确保结果准确性。 在提供的“SimpleOCRsrc程序较难”这个文件中可能存在一个简单的C# OCR实现示例。可能存在的难点包括对OCR原理的理解、代码的编写与调试以及图像处理及机器学习算法的相关知识掌握不足等问题。 为了克服这些问题，建议深入研究相关的理论基础，并参考教程和实例进行实践操作以提高自己的技能水平。 总的来说，在C#中从图像里识别数字虽然可能会涉及一些复杂的技术挑战，但通过持续的学习和练习可以逐渐掌握这一技术。这将有助于开发者利用OCR工具为各种应用场景提供自动化文本处理功能的能力。
  • 通用中文字数据集3，用于OCR的文字识别
    优质
    通用中文字数据集3是一款专为中文光学字符识别（OCR）设计的数据集合，旨在提升各类文档和图像中的汉字识别精度。 通用中文字数据集3用于OCR识别文字。
  • 在Windows系统中一键安装文字识别与身份证识别服务
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    本教程详细介绍如何在Windows操作系统中快速安装和配置文字识别及身份证自动识别软件和服务，无需复杂设置。 在Windows系统中可以一键部署文字识别和身份证识别服务，用于进行文字和身份证的识别操作。详情请参阅相关文章内容。
  • C# OCR 识别图片中的中文文字
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    本工具利用C#编程语言开发，专门用于识别并提取图片中包含的中文文本信息，适用于文档数字化和自动化处理等场景。 在C#中识别图片中的文字（包括中文）的速度非常快。使用OCR技术可以高效地提取图像中的文本内容。
  • 中文字通用数据集1，OCR识别
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    中文字通用数据集1，OCR识别是一个包含大量中文样本的数据集合，专为优化光学字符识别（OCR）技术在处理复杂汉字结构时的表现而设计。 通用中文字数据集1包含OCR识别的文字内容，其中包括训练集合标签txt文件和测试集合标签txt文件。解压后即可查看这些文件。