1.ocrԴ?码解????
2.Opencv项目实践 —— OCR文档扫描
3.python打造实时截图识别OCR
4.jmeter中借助OCR实现验证码的识别
5.Nougat学习小结
6.开源轻松实现车牌检测与识别：yolov8+paddleocrpython源码+数据集

ocrԴ?????

       OCR文字识别软件系统，集成PyQT界面和源码，码解支持中英德韩日五种语言，码解提供下载链接和部署教程。码解系统采用国产PaddleOCR作为底层文字检测与识别技术，码解支持各种文档形式的码解仿微信聊天系统源码软件文字检测与识别，包括票据、码解证件、码解书籍和字幕等。码解通过OCR技术，码解将纸质文档中的码解文字转换为可编辑文本格式，提升文本处理效率。码解系统界面基于PyQT5搭建，码解用户友好，码解具有高识别率、码解低误识率、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。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，华为固件源码检测模型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...

Opencv项目实践 —— OCR文档扫描

       在OCR文档扫描项目实践中，关键任务是对歪斜文档进行处理，提取其中的文字内容。以下是实现这一目标的详细步骤：

       首先，项目开始于读取图像（1），然后对图像进行预处理（2）。预处理阶段包括重新定义图像大小（3），将其转换为灰度图，应用高斯滤波以减少噪声，并执行边缘检测以突出文档边界。

       接着，垂直领域源码使用轮廓检测（4）方法找到文档的主体轮廓。通过对轮廓的分析，找到四个关键点a、b、c和d，通过计算它们之间的距离确定文档的原始大小，然后利用透视变换（5）技术，根据这四个点进行角度校正，得到一个摆正的图像。

       图像校正后，进行二值化处理（6），以增强字符的对比度，便于后续的字符识别。最后，利用OCR工具包（如pytesseract）（7）识别并提取出文本内容。需要注意的是，这个过程中可能需要下载并配置OCR工具包，同时确保环境变量中的路径设置正确。

       整个流程的输出是识别出的文档文字内容，源代码则记录了这些步骤的具体实现。通过以上步骤，即使面对歪斜的文档照片，也能成功扫描出其中的文字，满足项目需求。

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vue简单源码全程指导。

       ### 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。附近商圈 源码

       ### 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。

jmeter中借助OCR实现验证码的识别

       在JMeter进行接口测试时，验证码处理是一个常见的挑战。虽然手动测试时，直接绕过或请求开发设置简单验证码是常见做法，但这并不适用于自动化测试。本文将介绍一种利用OCR技术在JMeter中识别验证码的方法，但请注意，对于背景复杂干扰的，识别率可能不高，适合纯色底纹的情况。

       首先，通过JMeter模拟登录接口，获取验证码。启动JMeter，创建线程组并配置HTTP和Debug采样器。启用监听器，将验证码保存为1.png文件。

       接着，使用Java编写脚本，将转换为Base格式，这包括导入sun.misc.BASEDecoder.jar包，创建包和文件，编写ToImage类，并导出为jar包。在Beanshell处理器中，导入此jar包并调用其方法处理验证码。

       对于验证码识别，推荐使用开源的jmeter-captcha插件，从Gitee下载jar包或源码进行二次开发。在JMeter的测试计划中，添加后置处理器，如Beanshell，配置OCR插件参数。简单验证码如纯数字、字母或汉字的识别率较高。

       尽管基础识别率可能有待提高，但通过优化OCR处理代码，可以提升识别效果。后续将分享干扰优化的技巧和深度学习方法，以进一步提升识别准确率。

       本文提供了一个基础的验证码识别框架，欢迎您持续关注并分享给有需要的朋友。

Nougat学习小结

       项目地址： github.com/facebookrese...

       论文地址： Nougat: Neural Optical Understanding for Academic Documents

       背景

       近期，MetaAI推出了一项新的技术突破，提出了一种全新的端到端的OCR模型。该模型采用自回归方法，能够在给定后输出相应的Markdown标记。该模型不仅能够实现版面分析、文本检测、文本识别、公式识别等功能，而且整体架构采用了“编码器-解码器”（encoder-decoder）模式。以下，本文将从论文、源码、测试三个方面对Nougat进行深度学习与理解，共同探讨Nougat的实现过程。

       方法大意

       1.1 模型架构

       该模型采用了常规的“编码器-解码器”（encoder-decoder）架构，具体如下：

       编码器（Encoder）：

       解码器（Decoder）：

       从上述描述中可以看出，Nougat的encoder与decoder都采用了较大的transformer架构，整体pipeline的参数量达到了M。

       1.2 数据工程

       Nougat将OCR问题定义为：[公式]

       其核心关键在于如何以低成本的方式构造（，对应的markdown）pair。对于我而言，这是这篇文章最有价值、最值得借鉴学习的地方。

       1.2.1 数据源

       目前，并没有大规模的pdf与对应markdown标记pair的数据集。Nougat从arXiv、PMC (PubMed Central)、IDL(Industry Documents Library)三个来源构建数据集。其中，PMC与IDL的数据由于语义信息不充足，仅用于预训练阶段，以使模型具备基础的ocr能力。而arXiv数据有tex源码，能获取所有需要的语义信息，用于预训练和微调阶段。

       1.2.2 图文对构建pipeline

       1.2.2.1 思路介绍

       图文对构造的整体pipeline如上图所示。从arXiv拿到的Tex源码出发，获取全篇文章的markdown标记，与pdf每页的与文本进行对应。

       1.2.2.2 markdown 划分

       代码位置：nougat/nougat/dataset/split_md_to_pages/split_markdown

       1.2.2.2.1 预处理

       预处理1：去除PDF中的表格

       由于表格在PDF的位置和tex源码的位置可能有所差异，作者采取的办法是先用pdffigures2工具将PDF的和表格移除。当划分完markdown后再在markdown的末尾加入移除的信息。

       1.2.2.2.2 markdown page 划分

       叙述核心逻辑，详细细节见源码

       2 小结

       Nougat描绘了一个愿景，即以端到端的方式实现过去繁琐的数据加工pipeline。然而，从目前尝试来看，该方法并不适用于实际场景。单纯从架构来看，主要有以下几点缺陷：

       或许在未来，以上问题将不再是问题。

       Reference

       [1] Ali Furkan Biten, Rubén Tito, Lluis Gomez, Ernest Valveny, and Dimosthenis Karatzas. OCR-IDL: OCR Annotations for Industry Document Library Dataset, February .

       [2] Liu, Ze, et al. "Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows." Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision. .

       [3] Liu, Yinhan, et al. "Multilingual denoising pre-training for neural machine translation." Transactions of the Association for Computational Linguistics 8 (): -.

开源轻松实现车牌检测与识别：yolov8+paddleocrpython源码+数据集

       大家好，我是专注于AI、AIGC、Python和计算机视觉分享的阿旭。感谢大家的支持，不要忘了点赞关注哦！

       下面是往期的一些经典项目推荐：

       人脸考勤系统Python源码+UI界面

       车牌识别停车场系统含Python源码和PyqtUI

       手势识别系统Python+PyqtUI+原理详解

       基于YOLOv8的行人跌倒检测Python源码+Pyqt5界面+训练代码

       钢材表面缺陷检测Python+Pyqt5界面+训练代码

       种犬类检测与识别系统Python+Pyqt5+数据集

       正文开始：

       本文将带你了解如何使用YOLOv8和PaddleOCR进行车牌检测与识别。首先，我们需要一个精确的车牌检测模型，通过yolov8训练，数据集使用了CCPD，一个针对新能源车牌的标注详尽的数据集。训练步骤包括环境配置、数据准备、模型训练，以及评估结果。模型训练后，定位精度达到了0.，这是通过PR曲线和mAP@0.5评估的。

       接下来，我们利用PaddleOCR进行车牌识别。只需加载预训练模型并应用到检测到的车牌区域，即可完成识别。整个过程包括模型加载、车牌位置提取、OCR识别和结果展示。

       想要亲自尝试的朋友，可以访问开源车牌检测与识别项目，获取完整的Python源码、数据集和相关代码。希望这些资源对你们的学习有所帮助！

Nougat：学术文件的OCR

       Nougat是一个专注于学术文档的神经光学理解模型，由Lukas Blecher等来自MetaAI的研究者开发。他们提出了一种视觉transformer模型，旨在解决PDF格式中丢失的语义信息，尤其是数学表达式的识别问题。模型的目标是将科学文档从难以阅读的PDF转换为机器可读的标记语言，以提升科学知识的可访问性。

       在科学文献中，大量信息隐藏在PDF格式中，而PDF2HTML等技术并不能完全捕捉数学公式的意义。Nougat通过结合视觉编码器（如Swin transformer）和transformer解码器，实现了端到端的训练，不需要依赖外部的OCR引擎。其核心是利用transformer的自注意力和交叉注意力机制，处理文档页面的图像，生成标准化的标记文本。

       在数据集构建上，研究人员从arXiv和Industry Documents 6 Library创建了一个配对数据集，通过LaTeXML预处理源代码，并将其转换为轻量级标记语言，确保数学表达式的精确表示。模型训练中，他们进行了数据增强以增强模型的泛化能力，并通过模糊匹配和词袋模型来优化文档的分页处理。

       评估模型的性能时，他们关注编辑距离、BLEU、METEOR和F-measure等指标，结果显示Nougat在处理纯文本和表格方面表现良好，但在数学表达式识别上仍有改进空间。尽管存在重复生成的问题，通过引入反重复增强策略，模型在处理复杂文档时显示出了潜力。Nougat在将扫描教科书和论文转换为标记语言方面显示出广阔的应用前景，尽管在扫描文档质量较低时表现稍逊，但仍能提供可读的文本输出。