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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
wangfreexx-tianruoocr-cl-paddle - 开源本地OCR识别和翻译软件
Chinese-liteGithubOCR软件paddle-ocr开源项目文字识别翻译功能
wangfreexx-tianruoocr-cl-paddle是一款开源的本地OCR识别软件，基于Chinese-lite和paddle-ocr技术。支持中文高效识别、条形码扫描和多种翻译接口，包括离线翻译功能。软件提供段落合并和自定义设置，适用于64位Windows系统，无需网络即可进行OCR识别。该项目为用户提供了一个全面的本地文字识别和翻译解决方案。
tarsier - 网页交互感知系统赋能AI代理执行网络任务
GithubLLMOCRTarsier开源项目网页交互自动化
Tarsier是一个为网络交互AI代理开发的视觉工具包。它利用智能标记和OCR技术将网页内容转化为结构化文本，使AI能够理解网页布局。该工具支持多种OCR引擎，提供易用的API，帮助开发者为AI代理增添网页感知能力，提高自动化网络任务的效率。
LaTeX-OCR - 智能数学公式图像转LaTeX代码工具
GithubLaTeX识别pix2tex图像处理开源项目数学公式机器学习
这是一个基于机器学习的系统，可以将数学公式图像转换为相应的LaTeX代码。系统支持命令行工具、图形用户界面、API和Python集成，提供多种使用方式。适用于不同分辨率的图像，自动优化处理以提高识别性能。还包括模型训练指南和数据集生成工具，适用于科研和教育用途。
pdfdeal - PDF文本提取与优化工具 支持多种OCR引擎
Doc2XGithubOCR识别PDF处理pdfdeal开源项目知识库构建
pdfdeal是一个开源的PDF处理工具，专注于提取和优化文本内容。该工具支持多种OCR引擎，包括Doc2X，可实现PDF文本提取、图像文字识别和格式优化。pdfdeal支持多种文件格式，并提供与graphrag等检索增强生成(RAG)工具的集成指南，有助于提高知识库构建效率。
tools-ocr - Tree Hole OCR 高效本地文本识别工具
GithubPDF识别Tree Hole OCR开源项目文本识别本地OCR识别跨平台兼容
Tree Hole OCR是一款基于Paddle OCR模型的本地文本识别工具。无需联网即可快速识别文字，支持PDF、图像和截图识别等多种功能。采用Java和JavaFX开发，具有良好的跨平台兼容性，适用于Mac OS X 12.6及以上系统。该工具依赖于DJL、PyTorch等深度学习框架，集成了OpenCV图像处理库。除基本文本识别外，还支持PDF识别和快捷键截图识别。项目开源，可在GitHub或Gitee上获取源码。
large-ocr-model.github.io - OCR 技术提升多模态大模型视觉问答性能研究
GithubOCR多模态大型模型开源项目缩放法则视觉问答
本项目研究 OCR 技术对多模态大模型性能的影响。实验表明，OCR 能显著提高模型在视觉问答任务中的表现。研究者构建了 REBU-Syn 数据集，验证了 OCR 领域的缩放法则，并开发了高精度 OCR 模型。这项工作为多模态大模型的应用开辟了新方向，揭示了 OCR 在增强模型能力方面的重要价值。
opencv - OpenCV开源计算机视觉库资源与贡献指导
AIGithubOpenCV开源库开源项目文档计算机视觉
OpenCV是开源的计算机视觉库，提供详尽的文档、在线课程和活跃的Q&A论坛。用户可在GitHub上报告问题和贡献代码，需遵循明确的贡献指南。此外，OpenCV支持提交社区项目和参与志愿者活动，通过多个平台获取最新的计算机视觉与AI动态。
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。
TexTeller - 端到端公式识别模型 支持多种输入格式
GithubOCRTexTeller公式识别图像处理开源项目机器学习
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。
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。
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