1.Tesseract OCR 文字识别 攻略
2.OpenAI 开源的文字文字免费 AI 语音转文字工具 - Whisper，一步一步本地部署运行
3.OCR文字识别软件系统（含PyQT界面和源码，识别识别附下载链接和部署教程）
4.PaddleOCR，源码源码一款文本识别效果不输于商用的安卓Python库！
5.我用Python在网上复制文字的文字文字几种实用方法
6.ocr-ABCNetV2 环境搭建
Tesseract OCR 文字识别 攻略
OCR技术，即光学字符识别，识别识别地址录入源码是源码源码通过图像识别技术解析照片中的印刷体文字，但不识别手写体。安卓在业界，文字文字Tesseract是识别识别广泛应用的OCR工具，由Google维护，源码源码但也存在挑战，安卓尤其是文字文字在医疗领域。识别医疗文档时，识别识别如病历照片，源码源码由于折叠、扭曲、光照等问题，识别准确度受到严重影响。同时，化验单等文档不仅要求识别文字，还需将识别结果标准化填充至特定表格中。
针对医疗场景，本文旨在探讨如何针对Tesseract进行定制改造，开发适用于不同医院表单格式的通用OCR系统。首先，安装Tesseract有多种方法，如MacOS的MacPorts或Homebrew，MacPorts安装步骤相对简单。安装完成后，通过命令行执行tesseract进行文字识别，如微信对话截图，结果并不完美，部分文字识别失败，如表情符号和部分特殊字符。
在Python编程中，基于android 打车app源码Pytesseract是Tesseract的Python封装，便于使用，但功能有限。通过调整图像处理和语言设置，如使用Image.open()配合lang参数，可以改善识别效果。然而，对于带有表情符号的文字，Tesseract可能无法识别。深入研究可能需要查看其源代码。此外，对于复杂文档，如预先分段再识别，可以考虑结合其他技术，如Custom-OCR-YOLO，以提高识别精度。
OpenAI 开源的免费 AI 语音转文字工具 - Whisper，一步一步本地部署运行
OpenAI 推出的开源免费工具 Whisper，以其出色的语音识别功能吸引了不少关注。这款模型不仅能够进行多语言的语音转文本，还能进行语音翻译和语言识别，实用价值极高。市面上许多语音转文字服务如讯飞语记等都收费，而Whisper作为开源选择，无疑是一个经济实惠且性能强大的解决方案。
想在本地体验Whisper，首先需要为Windows设备安装ffmpeg和rust。ffmpeg可以从ffmpeg.org下载并配置环境变量，而rust则可以从rust-lang.org获取并确保命令行可用。接着，创建一个python虚拟环境，安装Whisper所需的依赖库。
运行Whisper的过程相当直接。通过命令行，只需提供音频文件如"Haul.mp3"，亚视包青天1080源码并指定使用"medium"模型（模型大小从tiny到large递增）。首次运行时，Whisper会自动下载并加载模型，然后开始识别并输出文本，同时将结果保存到文件中。如果想在Python代码中集成，也相当简单。
如果你对此技术感兴趣，不妨亲自尝试一下。项目的源代码可以在github.com/openai/whisper找到。这不仅是一次AI技术的体验，还可能开启语音转文字的新篇章。更多详情可参考gpt.com/article/的信息。
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OCR文字识别软件系统（含PyQT界面和源码，附下载链接和部署教程）
OCR文字识别软件系统，集成PyQT界面和源码，支持中英德韩日五种语言，提供下载链接和部署教程。系统采用国产PaddleOCR作为底层文字检测与识别技术，支持各种文档形式的文字检测与识别，包括票据、证件、书籍和字幕等。通过OCR技术，将纸质文档中的文字转换为可编辑文本格式，提升文本处理效率。系统界面基于PyQT5搭建，用户友好，具有高识别率、低误识率、快速识别速度和稳定性，易于部署与使用。
OCR系统原理分为文本检测与文本识别两部分。文本检测定位图像中的文字区域，并以边界框形式标记。代刷网精品源码现代文本检测算法采用深度学习，具备更优性能，特别是在复杂自然场景下的应用。识别算法分为两类，针对背景信息较少、以文字为主要元素的文本行进行识别。
PP-OCR模型集成于PaddleOCR中，由DB+CRNN算法组成，针对中文场景具有高文本检测与识别能力。PP-OCRv2模型优化轻量级，检测模型3M，识别模型8.5M，通过PaddleSlim模型量化方法，将检测模型压缩至0.8M，识别压缩至3M，特别适用于移动端部署。
系统使用步骤包括：运行main.py启动软件，打开，选择语言模型（默认为中文），选择文本检测与识别，点击开始按钮，检测完的文本区域自动画框，并在右侧显示识别结果。
安装部署有多种方式，推荐使用pip install -r requirements命令，或从下载链接获取anaconda环境，下载至本地anaconda路径下的envs文件夹，运行conda env list查看环境，使用conda activate ocr激活环境。
下载链接：mbd.pub/o/bread/mbd-ZJm...
PaddleOCR，一款文本识别效果不输于商用的Python库！
PaddleOCR，一款文本识别表现出众的Python库！
在本文中，我们将深入探讨一款名为PaddleOCR的sha3-256 源码OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库。相较于传统的Tesseract，它基于深度学习技术，提供了更佳的识别效果，尤其是对于复杂文本，如多语言、斜体和小数点的识别。官方已预先提供了训练好的权重，无需用户自行训练，大大降低了使用门槛。
在测试中，我们发现PaddleOCR在官方介绍的展示中，即使面对复杂场景，如优惠券中的文字，也能准确识别。模型的特性包括对文本块区域检测及标注，其识别性能稳定，无论是简单的还是复杂文本，都能得到良好的识别结果。
接下来，我们将分步骤说明如何安装和使用PaddleOCR。首先，确保安装了PaddlePaddle2.0版本；然后，通过git克隆或下载项目仓库；安装必要的第三方依赖包；下载并配置预训练的检测、方向分类和识别权重；最后，在不同环境下执行识别，无论是单张还是多张，PaddleOCR都能迅速响应。
如果你需要更具体的实践指导，可以参考我整理的数据和源码包，它包含所有必要的配置和使用步骤。PaddleOCR作为Paddle框架的一部分，展示了其在OCR领域的实力，未来我们将继续探索更多Paddle框架的优秀项目。
感谢您的阅读，期待您的反馈，如果觉得有帮助，请给予支持。下期再见！
我用Python在网上复制文字的几种实用方法
在学习或者工作中，我们经常需要在网页上复制文字内容。然而，由于网页设计的复杂性和限制，这并非总是一件容易的事。尤其是在遇到包含二维码、VIP限制或复杂HTML标签的网页时，复制过程可能会变得相当棘手。幸运的是，我们可以利用Python的几种实用方法来解决这一问题。
首先，我们可以尝试观察网页源代码，查看所需复制内容的位置。如果内容直接存在于HTML标签内，使用正则表达式可以帮助我们提取所需文本。例如，假设内容位于特定标签内，我们可以通过编写相应的正则表达式来匹配并移除HTML标签，从而获得干净的文本内容。
假设网页源代码中存在以下内容，我们需要提取其中的文本部分：
这是一段示例文本。
通过使用Python的正则表达式库，如re模块，我们可以编写如下代码来提取文本：
python
import re
html_content = '''
这是一段示例文本。
'''
# 提取内容文本
text = re.search(r'
(.*?)
', html_content).group(1)
print(text)
通过运行上述代码，我们将得到完整的文本内容“这是一段示例文本。”
然而，如果所需复制的内容不在源代码中，或者内容嵌套在复杂的HTML结构中，我们可能需要采取不同的策略。这时，可以考虑使用屏幕截图与OCR（光学字符识别）技术来解决问题。通过将需要复制的部分截取为，然后使用OCR工具识别中的文字，可以轻松提取所需内容。例如，我们可以使用Tesseract OCR库来处理文件，实现文字识别。
假设我们想要提取以下中的文字：
示例
我们首先需要使用Python的图像处理库（如Pillow）来截取中的特定区域，然后使用Tesseract OCR进行文字识别：
python
from PIL import Image
import pytesseract
# 截取并保存为临时文件
image = Image.open('image.png')
crop_image = image.crop((x1, y1, x2, y2)) # (x1, y1)为左上角坐标，(x2, y2)为右下角坐标
crop_image.save('crop.png')
# 使用Tesseract进行OCR识别
text = pytesseract.image_to_string('crop.png', lang='chi_sim')
print(text)
通过上述代码，我们可以从中提取文字内容。这种方法虽然需要额外的处理步骤，但对于特定场景下复制网页上的文字非常有效。
总结，Python提供多种方法来解决在网页上复制文字的问题，包括直接从源代码中提取、使用正则表达式处理HTML标签、以及通过屏幕截图与OCR技术识别中的文字。这些方法不仅能够提高效率，还能帮助我们更灵活地应对不同类型的网页布局和限制。希望这些技巧能对您在学习和工作中遇到的挑战提供一些帮助！
ocr-ABCNetV2 环境搭建
端到端的文字识别模型，能够识别弯曲文本。尽管百度的 pgnet 模型无法使用，但我找到了一款新的模型。虽然效果尚未测试，但环境搭建的过程确实令人感到挑战，detectron2 的部署似乎不太友好。以下是环境搭建的具体步骤记录。
注意事项：在使用 pytorch 和 detectron2 时，需要确保它们的 cuda 版本相同。这里我们统一使用 cuda-.2 版本。
首先，创建一个 conda 虚拟环境。
如果您不希望遇到麻烦，可以先将所有依赖包安装好，这里提供作者自己记录的依赖包列表。
1、安装 pytorch
如果网络状况不佳，可以使用清华源。默认安装的将是 cuda-.2 版本。
2、安装 detectron2
有两种安装方式：1）下载源码，编译安装；2）直接下载官方编译好的包。这里我们选择第二种方式，避免不必要的麻烦。
3、安装 AdelaiDet
由于需要编译源码，首先需要安装 cuda-.2 版本。您可以从 nvidia 官网下载安装命令，如下所示：
配置 cuda 环境变量：
安装 AdelaiDet，下载项目代码
编译安装：
如果网络状况不佳，依赖包下载会超时。在这种情况下，可以先设置 pip 清华源，设置方法如下，在当前目录新建 setup.cfg 文件，输入以下内容：
然后再进行编译安装：
测试推理
中文模型下载地址：github.com/aim-uofa/Ade...
选择 Experimental results on ReCTS 这栏，查看实验数据表。感觉该模型仅进行了文本检测任务的训练，并未进行识别任务的训练。
下载中文字体文件和中文字典文件，并将它们放在当前根目录下：
注意，该模型仅支持 gpu 推理。在 cpu 上运行时，会直接报错，因为 pytorch 框架的 SyncBN 层只能在 gpu 上运行。当然，您也可以通过修改 v2_chn_attn_R_.yaml 文件，将第 行的配置参数 SyncBN 修改为 BN，然后运行。虽然程序可以运行，但这样修改是否会影响推理效果尚不清楚。
如果只关注如何将弯曲文本拉直，可以参考：github.com/Yuliang-Liu/... 工程，下载源码，运行示例文件。
如果只关注贝塞尔曲线的生成，可以参考：drive.google.com/file/d...
注意，需要梯子才能访问源码。源码中只有一个 python 脚本文件，为了方便广大网友使用，这里直接将 python 代码复制下来了：
以上就是全部代码。代码是完整的，但使用方法需要您自己领悟。
报错处理
可能会遇到以下错误：
解决方法，编辑 adet/structures/beziers.py 文件，添加如下方法：
参考：github.com/aim-uofa/Ade...
如果仍然报错，按照官方文档编译安装指定 commit_id 版本的 detectron2。
python打造实时截图识别OCR
Python打造实时截图识别OCR，是实现自动化文字识别的关键技术。本文将详细阐述实现这一功能的两种方法，以Snipaste工具辅助，同时结合pytesseract与百度API接口，提供从工具下载到OCR实现的全程指导。
### 方法一：pytesseract
#### 第一步：下载并安装Tesseract-OCR
访问指定网址下载Tesseract-OCR，并将其安装在你的计算机上。
#### 第二步：配置环境变量
将Tesseract-OCR的路径添加到系统环境变量中，确保Python能够访问到Tesseract的执行文件。
#### 第三步：确认Tesseract版本
通过命令行输入`tesseract -v`来检查Tesseract的版本信息，确保安装正确。
#### 第四步：修改pytesseract配置
在Python的site-packages目录下，编辑pytesseract文件，以确保能够识别特定语言。
#### 第五步：下载并安装字体
下载与Tesseract版本相匹配的字体，并将其放置在指定目录下，以便OCR识别。
#### 第六步：源码解析与测试
解析源码，进行OCR识别测试，查看效果。
#### 评价
优点：免费，操作简便，适合初学者。
缺点：识别准确率有限，识别效果一般。
### 方法二：百度API接口
#### 第一步：获取百度AI开放平台资源
注册并登录百度智能云账号，创建应用获取AppID，API Key，Secret Key。
#### 第二步：安装百度API
通过pip安装百度API接口。
#### 第三步：源码解析与测试
解析源码，设置参数，实时进行OCR识别测试。
#### 评价
优点：功能强大，识别效果显著。
### 小问题
在尝试将功能封装为exe时，发现循环截图和实时识别的问题，该问题待解决后将实现完整的封装。
总结，使用Python结合上述方法，能够有效实现实时截图识别OCR，适用于自动化、文字处理等场景。尝试不同的方法和优化策略，可以提高识别准确性和效率。