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TexTeller

端到端公式识别模型 支持多种输入格式

TexTeller公式识别OCR机器学习图像处理Github开源项目

TexTeller是一个基于TrOCR的公式识别模型，可将图像转换为LaTeX公式。该模型使用8000万对图像-公式数据训练，具备优秀的泛化能力和准确度。TexTeller支持多种输入格式，包括扫描图像、手写公式和中英文混合公式，还提供中英文印刷体OCR功能。此外，项目集成了公式检测、段落识别和Web演示界面，便于与其他项目整合。

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介绍相关项目
Text2Tex - 文本驱动的3D网格高质量纹理生成方法
3D网格GithubText2Tex开源项目扩散模型文本驱动纹理合成
Text2Tex是一种新型3D网格纹理生成方法，利用文本提示和扩散模型创建高质量纹理。该技术融合局部修复和深度感知图像扩散模型，从多角度逐步合成高分辨率局部纹理。通过动态分割渲染视图和自动生成视图序列，Text2Tex有效避免了不一致和拉伸问题，同时优化了纹理更新过程。实验结果显示，在文本驱动纹理生成领域，Text2Tex的性能明显优于现有技术。
TRex - 高效屏幕文本识别与提取工具
GithubOCRTRexmacOS开源项目文本提取菜单栏应用
TRex是一款功能强大的OCR工具，可从屏幕上的任何内容中提取文字。支持PDF、截图和视频等多种格式，无需网络连接即可使用。该工具提供菜单栏快捷访问、全局快捷键和自定义词库等功能，并支持自动化操作和URL scheme集成。TRex适用于各种工作和学习场景，能够快速、准确地获取文本信息。
trocr-large-handwritten - TrOCR：大规模预训练的手写文本识别模型
GithubHuggingfaceIAM数据集TrOCRTransformer模型图像文字识别开源项目手写识别模型
trocr-large-handwritten是一个基于Transformer架构的大规模手写文本OCR模型，在IAM数据集上进行了微调。它由图像编码器和文本解码器组成，能够准确识别单行手写文本图像。该模型具有强大的性能，可用于手写文本数字化和信息提取，为研究人员和开发者提供了高效的OCR解决方案。
EasyOCR - 支持80多种语言文字识别工具
CRNNDBnetEasyOCRGithubOCRPytorch开源项目
EasyOCR是一款支持80多种语言和主要书写系统（如拉丁文、中文、阿拉伯文等）的光学字符识别（OCR）工具。它提供简单的安装和使用指南，帮助快速实现文本检测与识别，适用于多种场景。最新版本增加了Apple Silicon支持并修复了兼容性问题。未来版本将支持手写文本识别，进一步增强其功能。
awesome-ocr - 综合OCR工具和技术资源库
GithubOCR图像处理开源项目文本检测文档分析深度学习
该项目整合了OCR领域的多种前沿工具和技术，涵盖图像校正、文本检测、表格识别和手写识别等方面。它提供了从预处理到后处理的完整OCR解决方案，包含大量开源实现和相关研究论文链接。这个资源库对从事文档分析和文本提取的开发者及研究人员具有重要参考价值。
Umi-OCR - 高效离线OCR工具 支持多语言识别和灵活调用
GithubOCR软件Umi-OCR开源项目截图OCR批量识别文字识别
Umi-OCR是一款开源的文字识别工具，适用于Windows和Linux系统。它提供离线OCR引擎，支持截图识别、批量识别、PDF识别等功能。软件还具备二维码识别和生成、公式识别等特性。Umi-OCR支持多语言界面，可通过命令行和HTTP接口调用，是一款功能全面的OCR解决方案。
textract - 多格式文档文本提取工具
GithubPython库textract开源项目文本提取文档处理
textract是一个开源文本提取工具，支持从多种格式文档（如PDF、Word、Excel等）中提取文本。该项目最初由Dean Malmgren创建，现由Jazzband社区维护。textract提供简单接口，具备全面的文档支持，旨在简化文本提取流程。它适用于需要从不同类型文档中批量提取文本的场景，为用户提供高效的文本提取解决方案。
tesserocr - Python封装的OCR引擎简化技术集成
GithubOCRPythonTesseract APItesserocr图像识别开源项目
tesserocr是基于Tesseract OCR引擎的Python封装库，通过Cython集成Tesseract C++ API。它提供简洁的Pythonic接口，支持多线程并发，可与Pillow库配合。tesserocr简化了OCR集成，便于开发者在Python项目中实现高效文字识别。该库支持多种图像格式，提供丰富的API功能，包括文本识别、布局分析和方向检测等。tesserocr支持多种语言识别、图像预处理、文本布局分析等高级功能。它还提供了简单的命令行接口，方便快速测试和使用。该库适用于各种OCR应用场景，如文档数字化、图像文本提取和自动化数据录入等。
TEXTOIR - 开放式意图识别的综合工具包
GithubTEXTOIR开放集分类开源项目意图识别聚类自然语言处理
TEXTOIR是一个专注于开放式意图检测和发现的综合工具包。它集成了最新算法,提供可扩展接口和统一数据设置,便于研究人员进行公平可复现的实验。该项目支持多个基准数据集,持续更新模型和方法,并配有可视化平台。TEXTOIR致力于推动文本开放意图识别领域的研究进展。
deep-text-recognition-benchmark - 基于深度学习方法的文本识别
GithubPyTorch场景文本识别开源项目数据集模型分析深度学习
该项目是一个开源的场景文本识别框架，通过四阶段的官方PyTorch实现，支持现有大多数STR模型。它允许在统一的数据集上，评估各个模块的性能表现，包括准确性、速度和内存需求，并已被多个国际竞赛验证。用户可使用预训练模型进行测试，或进行更深入研究。
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