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OCR文字识别方法综述
摘 要：文字识别可以把海量非结构化数据转换为结构化数据，从而支撑各种创新的人工智能应用，是计算机视觉研究领域的分支之一，其任务是识别出图像中的文字内容，一般输入来自于文本检测得到的文本框截取出的图像文字区域。近几年来，基于深度学习的文字识别算法模型已取得不错成果，其过程无需进行特征处理且可以实现复杂场景文字识别，效果要优于传统文字识别方法，逐渐成为文字识别研究应用的主流方式。本文将主要介绍基于深度学习的文字识别技术综述，分类总结主流文字识别经典算法，讨论未来文字识别领域发展与研究趋势。
从图片提取文字的终极解决方法 ——【通用文字识别 API】
通用文字识别技术，也称为OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别），就是一种将图像或扫描件中的文字识别出来并转化为可编辑、可搜索的数字化文本的技术。
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浅谈OCR之Onenote 2010
原文:浅谈OCR之Onenote 2010
上一次我们讨论了Tesseract OCR引擎的用法，作为一款老牌的OCR引擎，目前已经开源，最新版本3.0中更是加入了中文OCR功能，再加上Google的更新、维护，可以说是潜力很大，值得期待。
文字识别OCR开源框架的对比--Tesseract vs EasyOCR
OCR文字识别在目前有着比较好的应用，也出现了很多的文字识别软件，但软件是面向用户的。对于我们技术人员来说，有时难免需要在计算机视觉任务中加入文字识别，如车牌号识别，票据识别等，因此软件对我们是没用的，我们需要自己实现文字识别。
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