OCR就好比Windows的一个注册表，存储了所有与集群，RAC数据库相关的配置信息。而且是公用的配置，也就是说多个节点共享相同的配置信息。因此该配置应当存储于共享磁盘。本文主要基于Oracle 10g RAC描述了集群的OCR以及OCR产生的健忘问题。
在接口自动化工作中，经常需要处理文字识别的任务，而OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库能够帮助我们将图像中的文字提取出来。Python中有几个常用的OCR库，包括pyocr、pytesseract和python- tesseract、EasyOCR。本文将对它们进行比较，并提供一些示例代码来演示它们在实际接口自动化工作中的应用。
在Python爬虫中，或者使用POST提交的过程中，往往需要提交验证码来验证，除了人工打码，付费的api接口（打码接口），深度学习识别验证码，当然还有适合新人使用的OCR验证码识别库，简单的验证码是可以完全实现自动打码的，比如下面本渣渣分享的通用验证码自动识别库：ddddocr（带带弟弟OCR）！
在现代信息处理和管理的时代，光学字符识别（OCR）技术成为了一个非常重要的工具。OCR技术能够将图像中的文本内容转换为可编辑的文本，广泛应用于文档管理、数据录入、票据处理等领域。Surya-OCR是一个强大的OCR库，提供了简便的API和高效的字符识别能力，适用于各种场景下的文本提取需求。
OCR（光学字符识别）是是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。目前，这项技术在拍照搜题、拍照翻译等应用中得到广泛使用。
首先我们需要安装PIL和pytesseract库。 PIL：（Python Imaging Library）是Python平台上的图像处理标准库，功能非常强大。 pytesseract：图像识别库。
1、muggle_ocr是一款轻量级的ocr识别库，对于python来说是识别率较高的图片验证码模块。
Asprise是一个优秀的OCR软件，下面是Asprise_Python的官网网页
tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe 下载地址：https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr-alt/files/tesse
本文作者系肖遥（花名），原甲骨文技术支持工程师 ，专注于Oracle RAC领域。个人主页:
从Google的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具——textshot，只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。
从 Google 的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广 泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
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。
机器之心报道 机器之心编辑部 这个文本 OCR 小工具，能让你「所截即所得」。 在我们办公时，是不是经常遇到图片内容转文字的需求？ 你是用什么工具解决的呢？是手机自带拍照转文字功能？还是使用 QQ 里面的工具？ 今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具——textshot，只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。 项目链接：https://github.com/ianzhao05/textshot 使用方法 运行 text
很多软件内置了OCR功能，即图片提取文字功能。有些是免费提供给大家使用，但有些是收费的。不管是免费的还是收费的，终究逃离不了隐私问题。用别人的OCR，总得把图片传到对方的服务器。今天我们使用Python开发一个OCR软件，如下图所示。
与Oracle数据库的备份恢复相似，OCR的备份也有物理备份和逻辑备份，因此有两种备份方式和两种恢复方式。物理备份是自动进行的，逻辑备份需要手动进行。
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
自学Python3第5天，今天突发奇想，想用Python识别图片里的文字。没想到Python实现图片文字识别这么简单，只需要一行代码就能搞定
今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具 ——textshot，只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 在我们办公时，是不是经常遇到图片内容转文字的需求？ 你是用什么工具解决的呢？是手机自带拍照转文字功能？还是使用 QQ 里面的工具？ 今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具 ——textshot，只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。 项目链接：https://github.com/ianzhao05/textshot 使用方法 运行
1、PaddleOCR是基于深度学习的ocr识别库，中文识别精度相当还不错，能够应对大多数文字提取需求。
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。
Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发，至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。2005年，Tesseract由美国内华达州信息技术研究所获得，并求诸于G
我们以识别诗词为例 下面是我们要识别的图片 先看下效果图 我们运行代码后识别的结果,有几个字没有正确识别，但是大多数字都能识别出来。 一行代码就能识别图片，我们背后要做些准备工作的 这里我们需要用到两个库：pytesseract和PIL 同时我们还需要安装识别引擎tesseract-ocr 下面就来讲讲这几个库的安装，因为只有这几个库安装好以后Python才能实现一行代码实现图片文字识别 一，pytesseract和PIL的安装 安装这两个包可以借助pip - 1，命令行安装 pip install
安装这两个包可以借助pip - 1，命令行安装 pip install PIL pip install pytesseract - 2，如果你用的pycharm编辑器，就可以直接借助pycharm实现快速安装。 在pycharm的Settings设置页按照下面步骤操作
Android 的 UI 测试中，经常要点击某个控件，google 给出了 uiautomator 工具可以方便的查看控件信息，但是写测试用例的时候，仍然经常遇到控件无法获取或者不方便获取的情况，比如：
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。
本教程将介绍如何使用 OpenCV OCR。我们将使用 OpenCV、Python 和 Tesseract 执行文本检测和文本识别。
Oracle Clusterware把整个集群的配置信息放在共享存储上，这些信息包括了集群节点的列表、集群数据库实例到节点的映射以及CRS应用程序资源信息。也即是存放在ocr 磁盘(或者ocfs文件)上。因此对于这个配置文件的重要性是不言而喻的。任意使得ocr配置发生变化的操作在操作之间或之后都建议立即备份ocr。本文主要基于Oracle 10g RAC环境描述OCR的备份与恢复。 OCR 相关参考: Oracle RAC OCR 与健忘症 Oracle RAC OCR 的管理与维护 一、OCR的备份与恢复概念 与Oracle数据库备份恢复相似，OCR的备份也有物理备份或逻辑备份的概念，因此有两种备份方式，两种恢复方式。 物理备份与恢复： 缺省情况下，Oracle 每4个小时对其做一次备份，并且保留最后的3个副本，以及前一天，前一周的最后一个备份副本。 用户不能自定义备份频率以及备份文件的副本数。 对于OCR的备份备份由是由Master Node CRSD进程完成，因此备份的默认位置是$CRS_HOME/crs/cdata/<cluster_name>目录下。 备份的文件会自动更名，以反应备份时间顺序，最近一次的备份叫作backup00.ocr。 由于是在Master Node的节点之上进行备份，因此备份文件仅存在于Master Node节点。 对于Master Node的节点crash之后则由剩余节点接管。 备份目录可以通过ocrconfig -backuploc <directory_name> 命令修改。 OCR磁盘最多只能有两个，一个Primary OCR 和一个Mirror OCR。两者互为镜像以避免单点故障。 对于物理备份恢复，不能简单的使用操作系统级别的复制命令(使用ocr文件时)来完成，该操作将导致ocr不可用。 逻辑备份与恢复： 使用ocrconfig -export 方式产生的备份，统称之为逻辑备份。 对于重大的ocr配置发生变化前后，如添加删除节点，修改集群资源，创建数据库等，都建议使用逻辑备份。 对于由于错误配置而导致的ocr被损坏的情形下，我们可以使用ocrconfig -import方式进行恢复。 对于这种逻辑方式也可以还原丢失或损坏的ocr磁盘(文件)。 备份建议: 将oracle的自动备份产生的文件复制到共享或其它可用存储设备上。 每天至少导出一次ocr配置信息。 二、备份OCR
图像版PDF文件里面都是图片，要先通过OCR技术识别出文本，然后才能进行进一步处理编辑。下面是3个免费的PDF文件OCR识别软件工具：
作者简介 任小闯 云和恩墨交付技术顾问，6年以上数据库开发维护工作经历，Oracle 10g OCM，Oracle 11g OCP，曾就职于某互联网行业任数据库的设计和开发优化，现任某省移动运营商负责
之前有个爬虫需求，但每次请求都需要进行验证码识别，故需要ocr识别，推荐一个Python免费的验证码识别-ddddocr（谐音带带弟弟OCR）
抓取网页代码之后，下一步就是从网页中提取信息。提取信息的方式有多种多样，可以使用正则来提取，但是写起来相对比较烦琐。这里还有许多强大的解析库，如 lxml、Beautiful Soup、pyquery 等。此外，还提供了非常强大的解析方法，如 XPath 解析和 CSS 选择器解析等，利用它们，我们可以高效便捷地从网页中提取有效信息。
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。
在本文中，你将学习如何在深度学习的帮助下制作自己自定义的 OCR 来读取图像中的文字内容。我将通过 PAN-Card 图像的示例，带你学习如何进行文本检测和文本识别。但首先，让我们熟悉一下光学字符识别的过程。
我们的第一个任务是从图像/文档中检测所需的文本。通常，根据需要，你不想阅读整个文档，而只想阅读一条信息，如信用卡号、Aadhaar/PAN 卡号、姓名、账单金额和日期等。检测所需文本是一项艰巨的任务，但由于深度学习，我们将能够有选择地从图像中读取文本。
Python自动化是挺不错的，可以通过比如自己写一些脚本或者直接复制一些大神的代码来解决比如办公场景中的部分自动化的问题。但是毕竟Python也还是一门编程语言，所以如果深度学习的情况下，还是会需要比如一些编程基础知识以及逻辑的梳理，至少也起码得会写部分脚本。
近期Github开源了一款基于Python开发、名为Textshot的截图工具，刚开源不到半个月已经500+Star。
任小闯，云和恩墨交付技术顾问，6年以上数据库开发维护工作经历，Oracle 10g OCM，Oracle 11g OCP，曾就职于某互联网行业任数据库的设计和开发优化，现任某省移动运营商负责数据库的维护和交付工作。 擅长数据库的日常维护，设计开发，故障诊断，数据迁移，性能调优等工作。
今天分享的主要是OCR的部分。分享腾讯云在OCR上做的一些工作，以及腾讯云目前在云上面开放的OCR的一些服务。OCR简单来说就是让机器能看懂写的文字。我们手写的文字比较复杂，什么样子的都有。印刷的文字稍微简单一点，但也同样具有复杂性。今天主要讲的就是这种复杂性，这种服务在日常生活或者工程中遇到不同情况所产生如何处理这些复杂性的能力。
前两年自主可控平台的理念甚嚣尘上，后来又出现了安可联盟，现在终于定论了信创概念，众多工具软件、应用软件、数据库软件以及各类接口类程序都在慢慢接入国产化的操作系统，助力国内的IT环境的搭建与运维，现在终于有了比较好用的、可以在国产化操作系统平台下使用的OCR文档文字识别技术开发包了~
在数字化时代，文字是我们与世界交流的纽带，然而，将纸质文档转换为可编辑的电子文本并不总是一项简单的任务。幸运的是，现在有一款令人惊叹的工具出现了，它可以轻松解决这个问题，它就是 Umi-OCR。
Tesserocr是python的一个OCR识别库，但其实是对tesseract做的一层python API封装，所以它的核心是tesseract。因此，在安装tesserocr之前，我们需要先安装tesseract。
表决磁盘（Voting Disk）也叫仲裁盘（Quorum Disk），表决磁盘的作用是保存VF（Voting File，表决磁盘文件）。VF的作用是实现集群的磁盘心跳，主要用于记录节点成员状态信息，例如，包含哪些节点成员，节点添加删除信息的记录等。在集群出现脑裂时，VF可以用来决定哪个节点获得控制权，其它的节点必须从集群中剔除，即在集群出现脑裂时，可以提供解决方案。表决磁盘存储在ASM中，有如下几点要求：
在日常工作和生活中，我们经常遇到需要从图片中提取文本信息的场景。比如，我们可能需要从截图、扫描文件或者某些图形界面中获取文本数据。手动输入这些数据不仅费时费力，还容易出错。这时，自动化的 Optical Character Recognition（OCR，光学字符识别）技术就能派上用场。
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