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，识别识别电影推荐 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，工作票系统源码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"，高倍反观指标源码并指定使用"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。

       标签推荐：#AI技术 #OpenAI开源 #Whisper模型 #语音转文字 #ChatGPT应用

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。eclipse源码怎么打开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QQ绑查询源码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。