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tesseract

开源OCR引擎 多语言文字识别解决方案

Tesseract OCR光学字符识别开源软件多语言支持图像处理Github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。

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介绍相关项目
comic-translate - 多语言漫画自动翻译开源项目
Comic TranslateGithubOCR人工智能开源项目翻译语言模型
Comic Translate是一个开源的多语言漫画翻译项目，支持英语、韩语、日语、法语、中文等语言之间的互译。该项目利用GPT-4等大型语言模型进行翻译，并整合了文本检测、OCR识别和图像修复等技术。Comic Translate适用于全球各类漫画的翻译，不局限于日本漫画。项目特点包括高质量翻译输出、多语言支持和全面的技术集成。
Binoculars - 无需训练的AI文本检测工具
AI生成文本检测BinocularsGithub开源项目语言模型零样本领域无关
Binoculars是一款无需训练数据的AI文本检测工具，利用语言模型预训练数据集重叠原理识别生成内容。提供Python接口和在线演示，支持零样本检测，目前主要适用于英语文本。该项目为AI文本识别领域引入了新的解决思路。Binoculars适用于学术界、新闻媒体、内容平台等需要识别AI生成文本的场景，有助于维护信息真实性和原创性。
parseq - 创新的场景文本识别统一模型
ECCVGithubPARSeq场景文本识别开源项目深度学习计算机视觉
PARSeq是一种创新的场景文本识别模型，采用置换自回归序列方法，实现了上下文无关和上下文感知推理及迭代预测细化。该模型统一了现有STR解码方法，无需独立语言模型，在多个基准数据集上展现出优异性能，同时保持较低计算成本。PARSeq支持灵活的字符集训练和多种评估配置，为OCR应用提供了高效而强大的解决方案。
MLKit - Android机器学习开发的高效工具库
AndroidGithubGoogleMLKit图像识别开源项目机器学习
MLKit是一个Android机器学习工具库，集成了Google的多项视觉识别技术。它支持条码扫描、人脸检测、图像标签和对象检测等功能。开发者无需深厚的机器学习背景，即可通过简单的代码实现复杂功能。此外，MLKit还提供API支持在应用中使用自定义TensorFlow Lite模型，为开发者提供了更多灵活性。
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。
speech-to-text-benchmark - 开源语音识别基准测试框架对比多家主流引擎
Github基准测试开源项目模型大小计算效率识别准确率语音转文本
该项目提供了一个开源的语音识别基准测试框架，对比了Amazon、Azure、Google等主流云服务以及OpenAI Whisper、Picovoice等引擎的性能。框架使用LibriSpeech、TED-LIUM和Common Voice数据集，评估词错率、计算效率和模型大小等指标。测试结果客观展示了各引擎在准确度和资源消耗方面的表现，为选择语音识别解决方案提供了参考依据。
naps2 - 跨平台文档扫描应用 支持多种格式输出
GithubNAPS2OCRPDF开源项目文档扫描跨平台
NAPS2是一款开源文档扫描应用，支持Windows、Mac和Linux系统。它可从多种类型扫描仪获取文档，支持PDF、TIFF、JPEG和PNG格式输出。软件集成了Tesseract OCR引擎，提供光学字符识别功能。NAPS2支持多语言界面，并为开发者提供SDK，是一个功能完整的跨平台扫描解决方案。
texify - OCR技术驱动的数学方程图像转LaTeX解决方案
GithubHuggingfaceLaTeXOCRtexify开源项目文字转换方程图像识别模型
作为一个开源项目，Texify为数学公式的数字化提供了创新解决方案。它通过OCR技术将方程图像和文本转换为LaTeX格式，支持多种复杂数学符号和表达式的识别。这一工具在学术研究、教育和科技写作等领域具有广泛应用，能够显著提升数学公式处理的效率。Texify的开源特性也为社区贡献和持续改进提供了机会。
tensorflow - 开源机器学习平台的最新发展
APIGithubTensorFlow开源平台开源项目机器学习神经网络
TensorFlow是一个开源的机器学习平台，拥有完整的工具和资源生态系统。它由Google Brain团队开发，提供Python和C++的API支持，适应多种研究和应用需求。用户可以参照官方文档进行安装，包括使用pip、Docker以及从源码构建等方法。TensorFlow定期更新以提升性能和安全性。
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