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TensorFlow手写文本识别系统，支持单词和整行文本识别

TensorFlow手写文字识别IAM数据集CTC解码字束搜索解码Github开源项目

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。

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介绍相关项目
attention-ocr - 基于注意力机制的视觉OCR模型，实现与导出工具
Attention-OCRGithubOCRTensorflow人工智能图像识别开源项目
该项目提供了基于注意力机制的OCR模型，结合了CNN与LSTM，用于图像识别，并能够导出为SavedModel或frozen graph格式。用户可以通过生成TFRecords数据集、训练、测试及可视化等步骤完整运行该OCR系统。项目还支持通过Tensorflow Serving提供REST API服务，并可以在Google Cloud ML Engine上进行模型训练。目前该项目依赖Tensorflow 1.x，未来计划升级到Tensorflow 2。
tensorflow-speech-recognition - 开源TensorFlow中的语音识别示例
DeepSpeechGithubTensorflowWhisper开源项目深度学习语音识别
使用谷歌的TensorFlow框架进行语音识别，最初目标是为Linux系统创建独立的语音识别模型。尽管该项目现主要用于教学，开发者展示了使用开源数据和强大模型实现高效语音识别的潜力。推荐查看更新项目如Whisper和Mozilla的DeepSpeech，这两个项目在错误率方面的表现出色。该项目包含示例代码、依赖安装指导及功能扩展，如GPU上的WarpCTC和P2P学习模块。
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。
tr - 高效的离线OCR文本识别与文档理解SDK
CRNNGithubOCRTransformertr多模态大模型开源项目
tr是一款离线OCR文本识别SDK，核心采用C++开发并提供Python接口，支持多行文本识别和多模态大模型集成。tr结合CRNN与TransformerEncoder，提供高效且资源占用低的OCR解决方案，适用于如弯曲文本和图表等复杂场景。最新版本优化了C++接口、支持Python2、多线程功能，并去除了对opencv-python和Pillow的依赖。提供简洁的下载与安装指引，及详细的示例代码便于快速部署和测试。
CTCWordBeamSearch - CTC解码器提升文本和语音识别的性能
CTCGithubPythonWord Beam Search开源项目文本识别语言模型
CTC Word Beam Search是一种基于词典和语言模型的连接时序分类（CTC）解码器，支持Python 3.11和3.12版本。项目提供详细的安装和使用指南，并通过示例代码展示其在文本识别模型中的应用。算法具有四大特点：使用词典约束词语、允许词间出现任意非词字符、可选用词级语言模型（LM）以及比token传递算法更快。文档中提供了主要参数的说明和更多的技术细节及使用案例，适用于手写文本识别和自动语音识别。
fsdl-text-recognizer-2022-labs - 深度学习全流程实践 手写识别到模型部署教程
GithubPyTorch实验管理开源项目手写文本识别模型部署深度学习
本项目为深度学习实践提供全面教程，涵盖手写文本识别到模型部署的完整过程。采用PyTorch和PyTorch Lightning框架，结合CNN和Transformer技术，使用Weights & Biases管理实验。内容包括代码质量控制、Docker容器化、AWS Lambda部署和Gradio前端开发。通过系列实验，帮助掌握现代深度学习项目的全栈开发能力。
tessdoc - 多语言支持的开源文字识别引擎
GithubOCRTesseract开源软件开源项目文字识别机器学习
Tesseract是一款功能强大的开源OCR引擎，支持100多种语言和35种以上的文字。它提供命令行和API接口，可从图像中精确提取文本。Tesseract采用LSTM神经网络技术，具有高度可定制性，并配备完善的训练测试工具。该引擎可跨平台使用，包括移动设备，为开发者提供了灵活的文字识别解决方案。
Handwriting OCR - AI多语言手写文本识别与数字化平台
AI增强AI工具多语言支持手写OCR文本识别文档数字化
这是一款专业的手写文本识别和数字化工具，采用先进的AI驱动OCR技术。支持300多种语言，将手写文档快速转换为数字文本，错误率低于1%。提供AI增强的格式化结果，适用于人力资源、法律、医疗等多个行业。用户可通过云端仪表板上传文档，轻松导出为Word或Excel格式，显著提高工作效率和准确性。
tesseract - 开源OCR引擎 多语言文字识别解决方案
GithubTesseract OCR光学字符识别图像处理多语言支持开源软件开源项目
Tesseract是一款开源的光学字符识别(OCR)引擎，支持超过100种语言识别和多种图像格式处理。项目包含OCR引擎libtesseract和命令行工具tesseract。最新版本Tesseract 4引入基于神经网络的OCR引擎，专注于行识别，同时保留了传统的字符模式识别功能。Tesseract支持Unicode，可输出多种格式如纯文本、PDF等，并可通过训练扩展语言识别能力。
keras-ocr - 基于Keras的开源文本检测和OCR解决方案
Githubkeras-ocr图像处理开源项目文字识别深度学习计算机视觉
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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