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ddddocr

多功能验证码识别库 支持OCR与目标检测

ddddocr是一个开源的验证码识别库,支持基础OCR、目标检测和滑块识别等多种功能。该项目采用深度学习技术,无需针对特定验证码训练,具有通用性强的特点。ddddocr支持Windows、Linux和MacOS等主流操作系统,提供Python接口便于集成。项目设计注重简化配置和使用流程,为开发者提供了一个高效的验证码识别工具。

OCR_DataSet - 综合OCR数据集资源库及工具集
Github图像标注开源项目数据集文字识别深度学习计算机视觉
OCR_DataSet项目整合了13个知名的多语言OCR数据集,涵盖ICDAR2015、MLT2019和COCO-Text_v2等。项目特色包括数据格式统一化、便捷的百度网盘下载、详尽的数据集信息表和简化的读取脚本。此外,项目还提供了数据生成工具链接,为OCR领域的研究和开发工作提供了全面的资源支持。
BetterOCR - 多个OCR引擎与LLM结合实现高精度文本检测
BetterOCRGithubLLMOCR引擎多语言支持开源项目文本检测
BetterOCR通过结合EasyOCR、Tesseract和Pororo等OCR引擎,并使用LLM技术,解决多语言文本检测难题。支持自定义上下文以提高文本识别的精度,即使是罕见或非传统词汇也能保证高准确性。支持异步操作和改进的界面,并持续快速开发中。欢迎贡献与参与,共同提升OCR技术。
mindocr - 基于MindSpore的开源OCR工具包 实现高效文本检测与识别
GithubMindOCRMindSporeOCR工具箱开源项目文字识别文本检测
MindOCR是一个基于MindSpore的开源OCR开发工具箱,集成主流文本检测和识别算法。该工具箱提供易用的训练和推理接口,加速文本检测识别模型的开发和部署。MindOCR支持DBNet、CRNN等多种算法,采用模块化设计,并提供高性能预训练模型。研究人员和开发者可以利用MindOCR快速构建OCR应用,实现高效的图像文本理解。
RapidOCR - 开源多语言OCR工具 支持跨平台快速部署
GithubONNXRapidOCR多平台多语言开源OCR开源项目
RapidOCR是一个开源的多平台、多语言OCR工具,具有高速识别和广泛兼容性。该工具支持快速离线部署,采用ONNXRuntime推理引擎,识别速度显著优于PaddlePaddle引擎。RapidOCR内置中英文识别功能,同时支持其他语言的自定义转换。基于深度学习技术,RapidOCR注重轻量化设计和高效性能,适用于快速OCR部署和定制化需求场景。
zheye - 智能识别知乎倒立汉字验证码的开源工具
Github卷积神经网络开源项目机器学习知乎验证码识别高斯混合模型
zheye是一个开源项目,专注于识别知乎的倒立汉字验证码。该项目结合了卷积神经网络和高斯混合模型,可准确定位图中的倒立文字。zheye提供完整的训练和测试流程,包括依赖安装、模型训练和验证码评估。作为计算机视觉领域的实践案例,zheye展示了先进的图像识别技术。项目开发目的为学习和研究,使用时需遵守相关协议。
deepdoctection - 文档AI:基于深度学习的提取与布局分析工具包
GithubOCRdeepdoctection开源项目文档AI模型深度学习
deepdoctection是一个Python库,通过深度学习模型实现文档提取和布局分析,支持对象检测、OCR和文本挖掘。此集成框架结合Tensorflow或PyTorch等库,适用于PDF或扫描图片文档处理,支持文档布局分析、表格识别和文本分类等任务,致力于解决实际应用问题,是文档处理领域开发者的理想选择。
mmocr - 一个基于 PyTorch 和 mmdetection 的用于文本检测、文本识别以及相应的下游任务,包括关键信息提取的开源工具箱
GithubMMOCROpenMMLabPyTorch开源项目文本检测文本识别
MMOCR是一个基于PyTorch和mmdetection的开源工具箱,提供全面的文本检测、文本识别及信息提取解决方案。它支持多种先进模型和模块化设计,允许用户自定义优化器、数据预处理和模型组件。最新版本v1.0.0新增支持SCUT-CTW1500、SynthText和MJSynth数据集,更新了FAQ和文档,并添加了新教程笔记本。适用于PyTorch 1.6+,欢迎研究人员和开发者贡献改进。
Umi-OCR_v2 - 开源多语言OCR软件 支持批量处理和自定义识别
GithubUmi-OCR仓库迁移开源项目版本更新项目重构
Umi-OCR是一款开源的光学字符识别软件,支持多语言识别、批量处理和自定义识别区域。项目已完成v2版本重构并发布2.0.0正式版,迁移至主仓库继续更新。Umi-OCR作为长期项目,将持续优化识别精度和用户体验。
llm_aided_ocr - 提升OCR文本质量和一致性的系统
FAISSGithubLLM-Aided OCROCROpenAI APITesseract开源项目
该系统利用自然语言处理、机器学习和智能文本处理技术,将OCR输出的文本转换为高精度、格式化良好的易读文档。它解决了字符识别错误、段落结构不正确、虚构内容和格式不一致等常见OCR问题。支持从PDF到图像的转换,使用Tesseract进行OCR,并提供通过本地或API接口进行高级错误校正、智能文本分块处理和Markdown格式化等功能。此外,还采用FAISS和嵌入相似性检查进行内容过滤,确保输出文本的质量和一致性。
doctr - 由深度学习提供支持的无缝、高性能和可访问的库,用于 OCR 相关任务
GithubOCRPyTorchTensorFlowdocTR开源项目文本识别
docTR提供高效、准确的OCR解决方案,支持PDF和图像文件,基于TensorFlow 2和PyTorch。能快速检测识别文档文字,并提供多种处理旋转文档选项。用户可使用预训练模型快速上手或自定义架构。解析结果可视化且支持导出为JSON格式,方便后续处理和分析。
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