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...)-ITADN社区

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。

离线图片转文字软件：支持截屏识别、批量导入及横竖排文字识别

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这是一款功能强大的离线图片转文字工具，能够精准识别截图中的文字，并处理批量文件。它还擅长提取横向或纵向排列的文字信息，极大提升工作效率和便捷性。标题中的“图片转文字识别软件”是指一种利用光学字符识别（OCR, Optical Character Recognition）技术将图像中的文字转换成可编辑文本的工具。这个特定的软件基于PaddleOCR技术，这是由阿里云开发的一个开源OCR框架，具有较高的识别准确率和良好的性能。描述中提到几个关键功能点： 1. **离线使用**：用户无需连接互联网即可运行该软件，这对于需要保护数据安全和隐私的用户来说非常有利，并且避免了网络不稳定对使用体验的影响。 2. **截屏识别文字**：用户可以快速截取屏幕上的文字区域，软件会立即进行识别，提高工作效率。这特别适合处理网页、文档或屏幕截图中的文本。 3. **批量导入图片**：支持一次性上传多张图片进行批量识别，这对于处理大量包含文字的图像（如扫描的文件和照片）非常有用，能大大节省用户的时间。 4. **横竖排文字识别**：软件能够准确地提取横向或纵向排列的文字内容，适应不同格式的图片。 5. **自动忽略水印区域**：在识别过程中，软件可以智能避开图片中的水印部分，确保识别结果的准确性。这对于处理带有版权信息或水印的图像特别有用。标签中提到，“范文模板素材”可能表示该软件提供了样本和模板帮助用户更好地理解和使用OCR功能；“软件插件”表明这可能是独立程序或者可与其他应用集成的插件。“图片识别”是核心功能，即通过OCR技术解析图像。而“软件开发”则意味着该软件有自定义或扩展的可能性，并可能提供API供开发者在其他项目中集成。至于“Umi-OCR-main”，这个名称很可能指的是软件源代码目录或者主文件夹，包含了运行和构建的说明、核心代码以及资源文件等信息。对于想要深入研究或定制这款软件的人来说，“Umi-OCR-main”将是一个非常有价值的入口。该图片转文字识别软件结合了高效的OCR技术与便利的操作方式，配备实用的功能，尤其适合在Win10环境下处理各种类型的文本图像，在日常办公、学习和开发项目中都能发挥重要作用。

Umi-OCR 离线批量图片转文字工具（支持批量文字识别）.rar

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Umi-OCR是一款高效离线工具，专为将大量图片中的文字快速准确地转换成文本格式而设计。它能够处理多种语言和字体，极大提升工作效率。下载此软件包开始体验吧！本软件用于批量导入本地图片，并识别图片中的文本内容，最终将结果输出到软件面板或保存为本地txt文件/md文件。除了能够处理普通图片外，该软件还具备忽略指定区域的特殊功能。它采用离线OCR模块 PaddleOCR-json 图片转文字程序，在使用过程中无需联网。用户可以更换Paddle官方模型（v2.x版本）或者导入自己训练的模型，并且支持修改PaddleOCR参数设置。通过添加不同的语言识别模型，软件能够识别多种语言的文字内容。

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。

OCR文字识别，将TXT和图片转为PDF，支持文本识别

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本工具提供高效的文字识别服务，能够快速准确地将TXT文件及图片中的文字转换成PDF格式文档，适用于多种场景下的文字处理需求。在IT领域中，OCR（光学字符识别）技术是一种重要的文本处理手段，能够将扫描图像或照片中的印刷体或手写字转换成机器可编辑的文本格式。“javaocr1.0”这个压缩包似乎包含了实现OCR功能的相关软件或者库文件，让用户可以进行文字识别、TXT文档转PDF以及图片转化为PDF等操作。以下是关于这些知识点的具体解释： 1. OCR技术：通过特定算法分析图像中的字符形状，并将其转换成ASCII码或其他文本格式的编码方式。这种技术广泛应用于文档扫描、从照片中提取文字信息和读取身份证件上的数据等领域。OCR的发展包括模板匹配、特征提取及深度学习等多种方法，其中RNN（循环神经网络）与CNN（卷积神经网络）等现代模型在当今的OCR系统中表现出色。 2. 文字识别：这是OCR技术的核心功能之一，用户可以上传含有文字信息的照片或图像文件，软件将分析并识别出每个字符，并形成可编辑文本。这个过程涉及预处理步骤如去噪和二值化、字符分割与辨认以及后处理阶段如校正及拼写检查。 3. TXT转PDF：TXT是一种纯文本格式，不包含任何版式信息；而PDF（便携文档格式）能够保留原始文件的布局样式。转换过程通常会将TXT内容插入到一个预设好的PDF模板中，并保存为最终的PDF版本，这样可以保证阅读和打印时的一致性。 4. 图像转PDF：这项功能主要针对JPEG、PNG等包含文字或图像信息的照片文件类型。它能够把多张图片整合进一份文档内，便于管理和共享使用。在转换过程中可能会应用OCR技术来识别并保存照片中的文本内容，使它们变得可搜索和复制。 5. javaocr1.0：根据名称推测这是一个基于Java语言开发的OCR工具或库文件。“java”是一种广泛使用的编程语言，在多个平台上均有良好表现力；这个压缩包可能提供了一个API接口给开发者使用，以便于在他们的项目中集成文字识别、格式转换等功能。此软件能够帮助用户更有效地处理文本识别和文档类型变换的任务，尤其对于需要大量纸质文件或图片处理的场景来说非常有用。通过调用这些功能可以实现自动化的业务流程如扫描发票或者合同等，并且对开发者而言掌握OCR技术及其应用有助于提升项目的质量和用户体验效果。

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。

基于NCNN的轻量级PaddleOCRv4模型C++推理

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本项目提供了一种基于NCNN框架的轻量化PaddleOCR v4版本模型，适用于高性能C++环境下的文字识别任务。 PaddleOCR 提供了基于深度学习的文本检测、识别及方向检测等功能。其主要推荐的 PP-OCR 算法在国内外企业开发者中得到了广泛应用，在短短几年时间里，PP-OCR 的累计 Star 数已超过32.2k，并经常出现在 GitHub Trending 和 Paperswithcode 的日榜和月榜首位，被认为是当前 OCR 领域最热门的仓库之一。PaddleOCR 最初主打的 PP-OCR 系列模型在去年五月份推出了 v3 版本。最近，飞桨 AI 套件团队对 PP-OCRv3 进行了全面改进，并发布了重大更新版本 PP-OCRv4。该新版本预计带来了更先进的技术、更高的性能和更广泛的适用性，将进一步推动 OCR 技术在各领域的应用。

批量图片转文字、文字识别、OCR

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本工具提供高效的批量图片转文字服务及精准的文字识别功能，利用先进的OCR技术，帮助用户快速准确地提取图像中的文本信息。部署环境后，将extraction.exe 放置到需要提取文字的图片文件夹并打开，识别后会将图片中的文字以该文字内容命名，并保存在桌面上。

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