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源码解读对象文字检测与识别，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，苹果引擎源码检测模型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，bqt开源码使用轮廓检测（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实现的梦幻重游源码全程指导。

       ### 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。小说 wap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。