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Jupyter Notebook 可視化體驗(yàn)還是很不錯(cuò)的.在線的方式能讓人更加快速了解mindspore，也能大概梳理整個(gè)流程。之前的mindspore 1.0 本地環(huán)境配置還是需要點(diǎn)時(shí)間的。郵箱地址：yuanyanglv@qq.com
tesseract是谷歌的一個(gè)對(duì)圖片進(jìn)行識(shí)別的開(kāi)源框架，免費(fèi)使用，現(xiàn)在已經(jīng)支持中文，而且識(shí)別率非常高，這里簡(jiǎn)要來(lái)個(gè)helloworld級(jí)別的認(rèn)識(shí) 下載地址：http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/detail
【問(wèn)題現(xiàn)象】部署一個(gè)字體識(shí)別案例，但是部署結(jié)束之后一旦運(yùn)行就會(huì)報(bào)一個(gè)段錯(cuò)誤。【解決過(guò)程】聯(lián)系了作者，得知我手里的代碼都是最新的，且他可以正確運(yùn)行。所以推測(cè)或許是開(kāi)發(fā)板本身的環(huán)境部署有問(wèn)題。更換了另外的SD卡，測(cè)試發(fā)現(xiàn)依然是相同的問(wèn)題。所以只能繼續(xù)分析代碼。
表1-4 文字識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景 圖1-9 文字識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景
60年代后期，出現(xiàn)了多種字體和手寫(xiě)體文字識(shí)別機(jī)，其識(shí)別精度和機(jī)器性能都基本上能滿足要求。如用于信函分揀的手寫(xiě)體數(shù)字識(shí)別機(jī)和印刷體英文數(shù)字識(shí)別機(jī)。70年代主要研究文字識(shí)別的基本理論和研制高性能的文字識(shí)別機(jī)，并著重于漢字識(shí)別的研究。
本文做個(gè)筆記罷了 發(fā)現(xiàn)這個(gè)字體設(shè)置，可以特定段落設(shè)置，會(huì)個(gè)別地方使用這個(gè)方式，感覺(jué)博文默認(rèn)的字體有點(diǎn)小
識(shí)別過(guò)程 書(shū)本級(jí)：中文，英文；簡(jiǎn)體，繁體； 版式級(jí)：豎排，橫排；有無(wú)分欄； 行切分 字切分 識(shí)別：真正的OCR識(shí)別過(guò)程，圖像信息還原成文本信息 后處理：人工干預(yù)，主要集中在前四個(gè)階段。
問(wèn)：OCR服務(wù)識(shí)別結(jié)果可以轉(zhuǎn)化為Word或者TXT嗎？答：OCR提取之后返回的結(jié)果是JSON格式，需要用戶通過(guò)編程，將結(jié)果保存為Word或者TXT格式。
由于手寫(xiě)體數(shù)字的隨意性很大，如筆畫(huà)粗細(xì)、字體大小、傾斜角度等因素都有可能直接影響到字符的識(shí)別準(zhǔn)確率，所以手寫(xiě)體數(shù)字識(shí)別是一個(gè)很有挑戰(zhàn)性的課題。在過(guò)去的數(shù)十年中，研究者們提出了許多識(shí)別方法，并取得了一定的成果。
<dependency> <groupId>com.huaweicloud.sdk</groupId> <artifactId>huaweicloud-sdk-ocr</artifactId> <version>3.1.9</version> </dependency
composer require huaweicloud/huaweicloud-sdk-php:3.1.10
go get -u github.com/huaweicloud/huaweicloud-sdk-go-v3
dotnet add package HuaweiCloud.SDK.Ocr
pip install huaweicloudsdkocr
除此之外，多語(yǔ)言混合也是字符分類任務(wù)中的挑戰(zhàn)，字符識(shí)別更加復(fù)雜。 手寫(xiě)字符識(shí)別 印刷字體遵循固定的規(guī)則，而手寫(xiě)字符的識(shí)別相比較就更加復(fù)雜，每個(gè)人的書(shū)寫(xiě)習(xí)慣都不同，同一個(gè)人書(shū)寫(xiě)同樣的字符也不完全相同，識(shí)別難度大大增加。
查看了數(shù)據(jù)集的制作腳本，發(fā)現(xiàn)這個(gè)腳本運(yùn)行時(shí)需要一個(gè)依賴文件，就是字體的字典集。但是字體的字典雖然缺失，但是腳本還是會(huì)運(yùn)行并生成數(shù)據(jù)集?！窘Y(jié)論】數(shù)據(jù)集在制作時(shí)，缺失了字典文件。所以在訓(xùn)練時(shí)loss值不正確，最終無(wú)法收斂。
在掃描識(shí)別報(bào)紙或其他半透明文稿時(shí)，背面的文字透過(guò)紙張混淆文字字形，對(duì)識(shí)別會(huì)造成很大的障礙。遇到該類掃描，只要在掃描原稿的背面附。蓋一張黑紙，掃描時(shí)，增加掃描對(duì)比度，即可減少背面模糊字體的影響，提高識(shí)別正確率。
之前為給位朋友分享過(guò)：GitHub開(kāi)源：17M超輕量級(jí)中文OCR模型、支持NCNN推理，該項(xiàng)目?jī)H僅支持中文OCR識(shí)別，本篇博文將分享支持100多種語(yǔ)言的OCR文字識(shí)別項(xiàng)目：Tesseract OCR。
Sliding Line Point Regression for Shape Robust Scene Text Detection扭曲形狀文字檢測(cè)：傳統(tǒng)文本檢測(cè)方法主要關(guān)注四邊形文本，為了檢測(cè)自然場(chǎng)景中任意形狀的文本，論文提出了新的方法——滑線點(diǎn)回歸SLPR。
