keras-ocr

基于Keras的开源文本检测和OCR解决方案

keras-ocr 文字识别深度学习计算机视觉图像处理 Github 开源项目

keras-ocr是一个开源的文本检测和OCR工具包，集成了CRAFT检测模型和CRNN识别模型。该项目提供高级API用于训练和部署OCR流程，支持Python 3.6+和TensorFlow 2.0.0+环境。keras-ocr自带预训练模型，在COCO-Text验证集上表现接近主流云服务。它为开发者提供了一个灵活、高效且易于使用的OCR开发平台。

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介绍相关项目

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。

keras-nlp - 兼容多框架的自然语言处理工具和预训练模型

GithubJAXKerasNLPPyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理

KerasNLP 是一个兼容 TensorFlow、JAX 和 PyTorch 的自然语言处理库，提供预训练模型和低级模块。基于 Keras 3，支持 GPU 和 TPU 的微调，并可跨框架训练和序列化。设置 KERAS_BACKEND 环境变量即可切换框架，安装方便，立即体验强大 NLP 功能。

tesseract-ocr-for-php - 用于PHP的Tesseract OCR封装库

GithubPHPTesseract OCR图像识别多语言支持开源库开源项目

tesseract-ocr-for-php是一个PHP封装库，提供简洁的接口调用Tesseract OCR引擎。该库支持多语言文字识别、自定义配置和多种输出格式(如HOCR、PDF)。适用于文档数字化、图像文字提取等OCR应用场景。通过Composer可快速集成到PHP项目中，简化OCR开发流程。

OLOCR - 在线多语言OCR文字识别平台支持批量和PDF处理

AI工具OCRPDF处理图像识别在线服务多语言支持

OLOCR是一个免费且无限制的在线OCR文字识别服务平台。支持英文OCR和多种语言的图像转文字及PDF文档识别，提供批量处理功能。可轻松上传图片或PDF文件，实现快速、准确的文本提取。适用于需要大规模文字识别的个人和企业，为文档数字化和信息提取提供便捷解决方案。

image-text-localization-recognition - 场景文本检测与识别研究进展资源汇总

Github人工智能场景文本检测开源项目文本识别深度学习计算机视觉

该项目汇总了场景文本检测与识别领域的最新研究成果,包含牛津大学、深圳先进技术研究院、华南理工大学等机构发表的论文和开源代码。内容覆盖文本检测、文本识别、端到端文本识别等方向,为相关研究提供全面参考。项目保持更新,持续跟踪领域进展,是场景文本分析研究的重要资源库。

trocr-large-printed - 基于Transformer的大规模印刷文本OCR模型

GithubHuggingfaceTrOCR光学字符识别图像处理开源项目模型深度学习自然语言处理

trocr-large-printed是一个基于Transformer架构的大规模光学字符识别(OCR)模型，专为印刷文本识别而设计。该模型结合了图像Transformer编码器和文本Transformer解码器，可高效处理单行文本图像。通过在SROIE数据集上的微调，trocr-large-printed为各类印刷文档的文本识别任务提供了准确可靠的解决方案。

resnet-152-text-detector - 基于ResNet-152的高效图像文本检测深度学习模型

GithubHuggingfaceResNet-152图像分类开源项目文本检测模型深度学习计算机视觉

ResNet-152 Text Detector是一个基于ResNet-152架构的深度学习模型，用于快速判断图像是否包含可读文本。该模型在COCO-Text和LLaVAR数据集上训练，使用约14万张图像，其中50%含文本，50%不含文本。模型采用300x300输入分辨率，使用AdamW优化器，学习率为5e-5，训练3个epochs。通过简单的Python代码，开发者可以轻松集成此模型，实现二元分类的图像文本检测功能。

SimpleHTR - TensorFlow手写文本识别系统，支持单词和整行文本识别

CTC解码GithubIAM数据集TensorFlow字束搜索解码开源项目手写文字识别

本手写文本识别系统使用TensorFlow实现，并训练于IAM数据集。其能够识别单词和整行文本，验证集中3/4的单词被正确识别，字符错误率约为10%。系统提供预训练模型下载和多种解码器选项，包括适用于Windows的word beam search解码器。此外，还支持快速数据加载和训练设置，适合快速开发与部署文本识别应用。

trocr-small-printed - 基于Transformer的印刷文本OCR模型

GithubHuggingfaceTrOCR人工智能光学字符识别图像转文本开源项目模型深度学习

trocr-small-printed是一个专为印刷文本设计的OCR模型。该模型采用图像和文本Transformer架构，在SROIE数据集上经过微调，能够从单行文本图像中准确提取文字。它适用于多种印刷文档的文本识别任务，为自动化信息提取提供了有效工具。

trocr-base-stage1 - 以Transformer为基础的图像文字识别预训练模型

GithubHugging FaceHuggingfaceTrOCR光学字符识别图像Transformer开源项目文本Transformer模型

此预训练模型使用Transformer进行光学字符识别（OCR），为TrOCR模型的一部分。其图像编码器采用BEiT权重初始化，文本解码器则使用RoBERTa权重，处理图像为固定大小的16x16像素块并线性嵌入。适用于单行文本图像的OCR任务，并支持针对特定任务进行微调，兼容PyTorch实现。

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