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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。
基于深度学习的人脸识别与管理系统（UI界面增强版，Python代码）
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高效率办公PDF批量处理：批量OCR识别PDF区域文字内容，用PDF内容批量改名或导出表格的货物运单应用案例
针对铁路货运物流单存档需求，本项目基于WPF与飞桨OCR技术，实现批量图片多区域文字识别与自动重命名。用户可自定义识别区域，系统提取关键信息（如车号、批次号）并生成规范文件名，提升档案管理效率与检索准确性，支持PDF及图像文件处理。
合合信息——用智能文字识别技术赋能古彝文原籍数字化
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TripoSR：开源3D生成闪电战！单图0.5秒建模，Stability AI颠覆设计流程
TripoSR是由Stability AI和VAST联合推出的开源3D生成模型，能在0.5秒内从单张2D图像快速生成高质量3D模型，支持游戏开发、影视制作等多领域应用。
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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