直接上源码，这是一个收费的且不开源的库，测试效果也不太理想 亲测效果： 对于相同字体。非倾斜的，比如http://dz.bjjtgl.gov.cn/service/checkCode.do，识别率还是挺高的； 对于斜体或者其他变异的，如下代码识别率就很低了，可能需要调整识别引擎的参数了，大家自己查找测试下。 这个测试版本的，会有弹出对话框 框框～～ package com.example; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File;
如果会安卓开发的话, 可以把百度开源的paddle做成插件, 提供给autojs使用; 我不会安卓开发, 所以我选择了nodejs, 把ocr功能单独做一个app, 提供给脚本使用.
在本篇博文中，我们深入探讨了六种主流的Java OCR（光学字符识别）技术解决方案，旨在为Java开发者提供全面的技术对比和实用指南。从开源神器Tesseract到云服务巨头Google Vision API，再到专业的OCR库如ABBYY，每种解决方案都将通过依赖引入、代码实例、GitHub上的数据集链接、应用场景对比以及优缺点分析进行详细介绍。无论是对于OCR新手还是经验丰富的开发大佬，本文都力求提供一份准确、易读、内容丰富的技术分享，确保每位读者都能找到满足其项目需求的最佳OCR解决方案。
参考 https://blog.csdn.net/gs80140/article/details/103938651
前几天给大家推送过如何快速在安卓上跑通OCR应用、如何将AI模型集成到安卓应用中，本章将对部署过程中的关键代码进行解读。
Tess4J是对Tesseract OCR API.的Java JNA 封装。使java能够通过调用Tess4J的API来使用Tesseract OCR。支持的格式：TIFF,JPEG,GIF,PNG,BMP,JPEG,and PDF.
在 Java 中，图片文字识别可以通过 Tesseract-OCR 的 API 完成。Tesseract-OCR 是一个开源的 OCR（Optical character recognition，光学字符识别）引擎，用于识别各种类型的图片中的文本。此外，我们还需要 Leptonica 库的支持，这是一个用于图像处理和分析的开源库。
cnocr是用来做中文OCR的Python 3包。cnocr自带了训练好的识别模型，安装后即可直接使用。cnocr主要针对的是排版简单的印刷体文字图片，如截图图片，扫描件等。cnocr目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。如果要用于场景文字图片的识别，需要结合其他的场景文字检测引擎使用。
服务商提供的OCR API可选择性比较多，开发者可以根据自己的需求选择适合自己的服务商。
OCR 是 Optical Character Recognition （光学字符识别）的缩写，指的是通过检测图像，从而识别出文字的技术。
Tess4J是对Tesseract OCR API.的Java JNA 封装。使java能够通过调用Tess4J的API来使用Tesseract OCR。支持的格式：TIFF,JPEG,GIF,PNG,BMP,JPEG,and PDF
tesseract-ocr-w64-setup-v5.3.0.20221214.exe 选择安装目录,下一步,下一步默认安装
Spring Boot 是一个流行的 Java 框架，可以方便地搭建各种类型的应用。Tess4J 是一个基于 Tesseract OCR 的 Java 接口库，用于识别图像中的文本。本文将介绍如何结合这两个工具，创建一个应用程序，能够处理本地和远程图像，提取其中的文本。
一款小巧方便，强大的文字识别软件，由Java编写，配上了窗口界面调用了百度ocr文字识别API 识别精度高。
上篇文章我们介绍了如何快速在安卓上跑通OCR应用，本文以Android Studio 自带的C++ Native模板项目为例，详细讲解如何将OCR模型代码集成到您自己的项目中。
https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Home.html
在使用pytesseract的过程中，有时候会遇到“[WinError 2] 系统找不到指定的文件”这个错误。这个错误通常是由于tesseract路径配置不正确导致的。下面是解决此问题的步骤：
驾驶证识别 OCR 技术的发展使得驾驶证信息的自动化处理成为可能。通过使用 OCR 算法和 API 接入，我们能够轻松地识别驾驶证上的各个字段，如证号、姓名、性别、国籍、住址、出生日期、初次领证日期、准驾车型、有效期限、发证机构等。
Tesseract-OCR支持中文识别，并且开源和提供全套的训练工具，是快速低成本开发的首选。前面记录过在java中调用tesseract-orc，该方法的原理是通过在java中调用cmd命令行，来执行tesseract，但是该方式需要下载软件，在电脑上安装环境，移植性不高。
Refer from http://hellosure.github.io/ocr/2014/10/11/tesseract-ocr/
导语：如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油，那么系统则是变速箱，稳定而灵活的变速箱，是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体，随着算法的快速发展和数据的日益积累，系统也在高效而稳定地升级。 一、背景介绍 前面的系列文章分别介绍了算法和数据，如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油，那么系统则是变速箱，稳定而灵活的变速箱，是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体，组合成完整的OCR在线服务。伴随着算法的升级和业务的持续接入，系统也经历了从单机版升级到分布式版本；从为了每个算法定制系统
http://blog.sina.com.cn/s/blog_56d988430102w37c.html
Serverless，按中文翻译，称为「无服务器」。简单来讲，就是无需理解、管理服务器，并且可以按需使用，按使用付费。 自己拥有一台服务器可以做哪些很酷的事儿？ 买了一个域名然后备案； 搭建了一个个人博客； 搭建个人网盘； …… 这些用 Serverless 也能做到！而且，Serverless 还不限于此。经过一周时间评选，Serverless 最佳玩家名单出炉，看看谁是大奖赢家！ 最佳应用开发奖 Serverless 订单后台应用 开发者：Freeeeeedom 项目链接：https://fre
今天和大家介绍一个超轻量级的中文 OCR 项目，目前这个项目已在 GitHub 上标星 6.7k。
增值税发票是企业和机构进行财务报销和结算时的一种重要凭证，每月的开票数量往往非常庞大，人工处理起来十分繁琐和耗时，容易出现误差。最重要的是，这种重复性的、机械性的工作根本不能提高财务工作的质量。
最近项目中用到二维码图片识别，在python下二维码识别，目前主要有三个模块：zbar 、zbarlight、zxing。
随着移动支付和电子商务的快速发展，人们越来越依赖银行卡进行交易。而银行卡信息的识别和处理也变得越来越重要。传统的手动输入银行卡信息方式效率低下且容易出错，而采用银行卡识别OCR 技术可以实现快速自动识别银行卡信息，极大地提高了工作效率和准确性。
OCR(Optical character recognition) —— 光学文字识别，是图像处理的一个重要分支，中文的识别具有一定挑战性，特别是手写体和草书的识别，是重要和热门的科学研究方向
欲研究C#端如何进行图像的基本OCR识别，找到一款开源的OCR识别组件。该组件当前已经已经升级到了4.0版本。和传统的版本（3.x）比，4.0时代最突出的变化就是基于LSTM神经网络。Tesseract本身是由C++进行编写，但为了同时适配不同的语言进行调用，开放调用API并产生了诸如Java、C#、Python等主流语言在内的封装版本。本次主要研究C#封装版。
2、在任意地方创建一个文件夹tessdata，将下载的chi_sim.traineddata 和 eng.traineddata语言包存放在该目录下，也可以直接存放到自己项目的resources/tessdata目录下。
某项目要集成 PDF 文件的 OCR 功能，不过由于此功能技术难度太大，网络上找不到靠谱的开源实现，最终不得不选择 ABBYY FineReader Engine 的付费服务。可惜 ABBYY 只提供了 C++ 和 Java 两种编程语言的 SDK，而我们的项目采用的编程语言是 Golang，此时通常的集成方法是使用 C++ 或 Java 实现一个服务，然后在 Golang 项目里通过 RPC 调用服务，不过如此一来明显增加了系统的复杂度，好在 Golang 支持 CGO，让我们可以很方便的在 Golang 中使用 C 模块，本文总结了我在学习 CGO 过程中的心得体会。
既然点进来了，相信你或多或少都听说过这两个名词了，因此，在为你解答之前，让我们先从一个例子出发。假如你想开发一个 OCR 应用（通俗的说就是文字识别应用），他的功能是识别用户上传的一张图片，然后将图片中的文字识别出来返回给用户。如下图所示：
国内的OCR技术其实已经发展很长时间，但移动端的OCR是2013年才开始有的，因为这也需要硬件的支持，2013年随着Android和iOS系统的普及，原先在PC端的OCR软件都逐渐移植到了移动端。下面就移动端银行卡识别技术进行简单介绍。
tess4j 实现文字识别Demo，下面为内容实现源码，内容仅为一个demo,demo下载地址:tess4jDemo
本文将从图片中文字提取的原理以及应用案例等多方面进行讲述，希望一文能为你讲透通用文字识别。
Tess4J是对Tesseract OCR API的Java JNA 封装。tesseract是跨平台的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，让开发者非常容易的集成OCR能力到他们自己的应用。通过强大的API从图片中识别和提取文本内容。Tess4J支持主流的图片格式，如TIFF,JPEG,GIF,PNG,BMP,and PDF。 OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等，现在已经非常非常非常普及了，看过‘最强大脑’的朋友，也应该对‘小度’这个机器人有所了解，战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥，(PS：内幕不知)，那么今天，我们来看下关于图像识别，是如何做到的，Java又是如何识别图像的？
OCR 的全称是 Optical Character Recognition，即光学字符识别，通俗点讲就是文字识别。在办公领域，最常用的就是识别图片上的文字，比如识别图片中的发票信息、合同信息、Excel 或者 Word 截图，比如说你对着喜欢的几页书拍了照，想把里面的文字抠出来怎么办？
2015年我出版了个人第一本关于图像处理方面的书籍《Java图像处理-编程技巧与应用实践》，这本书主要是从理论与编码上面详细阐述了图像处理基础算法以及它们在编码实现上的技巧。一转眼已经三年过去了，在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来，同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头，因为《Java图像处理-编程技巧与应用实践》一书主要不是针对工程应用场景，读者在学完之后很难直接上手开始做项目，所以把第二本书定位为工程实战书籍类型，可以帮助大家解决工程与项目实际技术问题。OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架，有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。借助OpenCV框架，Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下，解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发，图像与视频分析处理，文本处理等Androd开发者经常遇到问题，考虑这些真实需求，本着从易到难的原则，列出了提纲，得到机械工业出版社 杨绣国编辑 肯定与大力支持，于是才有《OpenCV Android开发实战》一书的写作与出版。
背景： k8s 集群中，Java应用容器中添加即时工具分析诊断arthas、netstat
最近作者项目中用到了身份证识别跟营业执照的OCR识别，就研究了一下百度云跟腾讯云的OCR产品接口。
1、揭开Python args和kwargs的神秘面纱[1] 学习如何在Python中使用args和kwargs来为你的函数添加更多灵活性。
Adobe Acrobat Pro DC 2020是Adobe公司最新发布的PDF软件，集合了阅读、编辑、格式转换、OCR智能识别。Excel、Word和PDF之间的相互转化让用户更为便利。基于PS强大的图片编辑功能，可将文件、图片转换为可编辑文件文档，方便对文档进行编辑。
最近需要用Java做一个图像识别的东西，查了一些资料，在此写一个基于Tess4J的教程，方便其他人参考和使用。
随着智能手机的普及，手机不断实现质的飞跃，你家里还能找到那台N年前风靡全国的大哥大和诺基亚吗？相信很多人家里都还有。后来智能手机的发展直接打破原有的平衡，直接让非智能机快速步入老人机行列。时间过的如此之快，科技发展的如此之快。这些年着实火了一把的苹果手机，是乔布斯带给世界的惊喜。更新换代之快，大家有目共睹。
腾讯云 API 全新升级 3.0 ，该版本进行了性能优化且全地域部署、支持就近和按地域接入、访问时延下降显著，接口描述更加详细、错误码描述更加全面、SDK增加接口级注释，让您更加方便快捷的使用腾讯云产品。人脸识别、文字识别，语音识别等众多产品均已接入云API 3.0。
挑选朋友要慎重，更换朋友更要慎重——富兰克林 有道智云文档 代码如下： package com.ruben; import cn.hutool.core.codec.Base64; import cn.hutool.core.lang.Console; import cn.hutool.core.lang.UUID; import cn.hutool.crypto.digest.DigestUtil; import cn.hutool.extra.tokenizer.Word; import cn
在当今数字化时代，OCR（Optical Character Recognition）识别技术正发挥着越来越重要的作用。OCR技术通过将图像中的文字转化为可编辑的文本形式，实现了对大量纸质文档的数字化处理和信息提取。常见的有企业资质证书的识别到身份证、护照等各类证件的自动识别等方面，OCR技术正在为各行各业无纸化办公起到了非常重要的作用。
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