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BetterOCR

多个OCR引擎与LLM结合实现高精度文本检测

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。

tesserocr - Python封装的OCR引擎简化技术集成
GithubOCRPythonTesseract APItesserocr图像识别开源项目
tesserocr是基于Tesseract OCR引擎的Python封装库,通过Cython集成Tesseract C++ API。它提供简洁的Pythonic接口,支持多线程并发,可与Pillow库配合。tesserocr简化了OCR集成,便于开发者在Python项目中实现高效文字识别。该库支持多种图像格式,提供丰富的API功能,包括文本识别、布局分析和方向检测等。tesserocr支持多种语言识别、图像预处理、文本布局分析等高级功能。它还提供了简单的命令行接口,方便快速测试和使用。该库适用于各种OCR应用场景,如文档数字化、图像文本提取和自动化数据录入等。
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。
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。
ddddocr - 多功能验证码识别库 支持OCR与目标检测
DdddOcrGithubOCR开源项目滑块检测目标检测验证码识别
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。
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。
OCRmyPDF - 扫描PDF文件的OCR转换与优化工具
GithubOCRmyPDFPDF文档多语言支持开源软件开源项目文字识别
OCRmyPDF是一款开源的命令行工具,专门用于为扫描PDF文件添加OCR文本层。它支持多语言识别、页面旋转和倾斜校正,并能生成符合长期存储标准的PDF/A文件。此工具可优化PDF图像,常常生成比原文件更小的输出。OCRmyPDF利用多核处理技术,能高效处理大型文档,已在数百万PDF文件上得到验证。它为用户提供了将不可搜索的扫描文档转换为可搜索、可复制的PDF文件的简便方法。
GOT-OCR2_0 - GOT-OCR2_0为OCR技术开创统一端到端模型新纪元
GOTGithubHuggingfaceOCR图像识别开源项目模型自然语言处理视觉语言模型
GOT-OCR2_0项目提出通用OCR理论,通过统一端到端模型实现OCR 2.0。该模型具备多语言识别、版面分析和细粒度OCR能力,可处理普通文本、格式化文本及多页文档。项目提供开源训练代码和在线演示,为OCR技术发展开辟新方向。
zotero-ocr - Zotero OCR插件实现PDF文献自动文本识别
GithubOCRPDFTesseractZotero开源项目插件
Zotero OCR是一个开源的Zotero插件,为PDF文献提供OCR文字识别功能。该插件可为选定PDF添加识别文本,生成新的文本化PDF,或创建纯文本笔记和HTML文件。基于Tesseract OCR引擎,支持多语言识别,并提供自定义配置选项。插件安装简便,有助于提升文献管理效率。
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。
doctr-torch-parseq-multilingual-v1 - 多语言OCR解决方案,兼具TensorFlow 2和PyTorch兼容性
DoctrGithubHuggingfacePyTorchTensorFlow 2光学字符识别开源项目模型模型预测
该项目是一种多语言光学字符识别(OCR)工具,支持TensorFlow 2和PyTorch,提供了流畅的用户体验。开发者可通过Python代码方便地加载和预测模型,实现从文字检测到识别的完整流程,非常适合需要多语言处理的应用。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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