神器！使用Python 轻松识别验证码
本文介绍了使用Python进行验证码识别，主要包括安装Tesseract OCR和相关Python库，如`pytesseract`和`opencv-python`。通过Pillow加载验证码图片，使用`pytesseract`进行简单数字验证码识别。对于数字字母混合的验证码，先进行二值化和降噪处理，然后使用`cv2.findContours`分割字符并分别识别。这种方法适用于自动化测试和爬虫中的验证码处理。
基于 Spring Boot 3.3 + OCR 实现图片转文字功能
【8月更文挑战第30天】在当今数字化信息时代，图像中的文字信息越来越重要。无论是文档扫描、名片识别，还是车辆牌照识别，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术都发挥着关键作用。本文将围绕如何使用Spring Boot 3.3结合OCR技术，实现图片转文字的功能，分享工作学习中的技术干货。
当OCR遇见大语言模型：智能文本处理的进化之路
简介：本文探讨光学字符识别（OCR）技术与大语言模型（LLM）结合带来的革新。传统OCR在处理模糊文本、复杂排版时存在局限，而LLM的语义理解、结构解析和多模态处理能力恰好弥补这些不足。文中通过代码实例展示了两者融合在错误校正、文档解析、多语言处理、语义检索及流程革新上的五大优势，并以财务报表解析为例，说明了该技术组合在实际应用中的高效性。此外，文章也展望了未来的技术发展趋势，包括多模态架构、小样本学习和边缘计算部署等方向，预示着文本处理技术正迈向智能认知的新时代。（240字）