OCR识别图片中指定文字并返回其坐标，应该用哪种OCR啊，怎么使用有人能解答一下吗，谢谢

可以Java技术栈的OCR工具Tess4J，教程：https://yuanzhengme.blog.csdn.net/article/details/135919190
有实例分享，希望可以帮到你。

你好，你可以尝试下阿里云的openAPI网页版，然后可以选择返回左边。如果想省事也可以直接搜索文档智能，使用轻应用。

要使用OCR识别图片中指定文字并返回其坐标，可以使用Tesseract OCR或PaddleOCR等库。

首先，关于OCR的选择，Tesseract OCR是一个强大的开源光学字符识别引擎，它可以识别多种语言的文本，并且能够通过各种图像处理技术来提高识别的准确性。而PaddleOCR是基于深度学习的OCR工具，它集成了多个模型，可以很好地处理中文字符识别，并且提供了方便的API接口。

其次，使用方法方面，你需要先安装所选OCR库及其依赖，例如Tesseract OCR需要安装Tesseract引擎和Python包装器pytesseract，而PaddleOCR则需要安装PaddlePaddle框架。安装完成后，你可以使用OCR库提供的函数来识别图片中的文字，并通过返回的结果获取文字的位置坐标。通常，这些库都会返回一个包含文字和其位置信息的字典或类似结构。

最后，为了提高识别的准确性，通常需要对图片进行预处理，如去噪、二值化、校正倾斜等，这有助于OCR引擎更好地区分文本和背景。在实中，你可能需要根据图片的质量和使用场景来调整预处理步骤和参数。

总的来说，使用OCR技术可以有效地从图片中提取出特定文字并确定其位置，但具体的选择和使用方法会根据需求和环境有所不同。

要识别图片中指定文字并返回其坐标，您可以使用Tesseract OCR或PaddleOCR等OCR库。以下是如何使用这些工具的一些建议：

1. 安装Tesseract OCR：Tesseract是一个开源的OCR引擎，支持多种语言的文本识别。您需要先安装Tesseract OCR引擎，并在Python中使用pytesseract库，这是Tesseract的Python封装。
2. 训练中文识别数据：如果您需要识别中文字符，您可能需要使用中文的训练数据来训练Tesseract OCR引擎，以提高识别的准确性。
3. 使用图像处理库：为了实现特定部分位置的OCR文本提取，您可以结合使用OpenCV这样的图像处理库来定位和提取图片中的文字区域。
4. 安装PaddleOCR：PaddleOCR是一个基于PaddlePaddle深度学习框架的OCR系统，它提供了丰富的功能，包括文测、文本识别等。
5. 使用EasyOCR：EasyOCR是另一个用于文本识别的开源工具，它支持多种语言，并且易于使用。
6. 代码示例：在使用上述OCR库时，您可以通过编写Python脚本来读取图片文件，然后调用OCR库的函数来识别图片中的文字并获取其坐标。具体的代码实现会依赖于您选择的OCR库和图像处理库。
7. 进一步优化：为了提高识别的准确性，您可能需要对图片进行预处理，例如调整对比度、亮度或进行降噪等。

综上所述，通过上述步骤，您可以实现对图片中指定文字的识别以及坐标的返回。需要注意的是，OCR识别的准确性受多种因素影响，包括图片质量、字体类型、排版布局等，因此可能需要根据实际情况进行调整和优化。

要识别图片中指定的文字并返回其坐标，可以使用Tesseract OCR、PaddleOCR、EasyOCR等OCR库。这些库可以帮助你实现对图片中的文字进行识别，并获取其在图片中的坐标位置。以下是使用这些OCR库的基本步骤：

1. 安装依赖库：首先，确保你已经安装了必要的库，包括OCR库（如Tesseract OCR、PaddleOCR、EasyOCR）和图像处理库（如OpenCV）。
2. 读取图像：使用图像处理库读取需要识别的图像文件。
3. 初始化OCR引擎：根据你选择的OCR库，初始化相应的OCR引擎。
4. 进行文字识别：使用OCR引擎对图像进行文字识别，并获取识别结果。
5. 提取坐标信息：从识别结果中提取出你需要的文字及其在图像中的坐标位置。
6. 显示或输出结果：将识别的文字和坐标信息在原图上显示或者输出到控制台。

总的来说，你可以按照上述步骤来使用OCR库识别图片中的文字并获取其坐标。不同的OCR库可能有不同的功能和特点，你可以根据自己的需求选择合适的库来进行使用。

要识别图片中指定文字并返回其坐标，您可以使用Tesseract OCR引擎。以下是使用Tesseract进行图片中文字识别及获取坐标的方法：

1. 安装Tesseract：您需要安装Tesseract OCR引擎。Tesseract是一个开源的OCR软件，由HP开发并由Google维护。它可以识别多种语言的文本，并且支持在多个平台上运行。
2. Python库：为了在Python中使用Tesseract，您需要安装pytesseract库，它是Tesseract的一个Python封装。同时，您可能还需要安装PIL或opencv-python库来处理图像。
3. 代码示例：以下是一个使用pytesseract和PIL库来识别图片中文字并返回坐标的简单示例：

from PIL import Image
import pytesseract
import cv2

# 设置tesseract.exe的路径
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'<path_to_your_tesseract_executable>'

# 打开图片
image = Image.open('path_to_your_image.png')

# 使用Tesseract进行OCR识别
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')  # 如果是中文图片，使用'chi_sim'参数

# 获取文字及其坐标
boxes = pytesseract.image_to_boxes(Image.open('path_to_your_image.png'))
for b in boxes.splitlines():
    print(b)

1. 解析输出：image_to_boxes函数会返回一个字符串，其中包含了每个字符的坐标信息。这些坐标可以用于确定文字在图片中的位置。
2. 定位指定文字：如果您想在图片中查找指定的文字并获取其坐标，可以在OCR识别后，对返回的文本进行处理，结合坐标信息来确定指定文字的位置。
3. 其他OCR选择：除了Tesseract，还有其他一些OCR工具和库，如EasyOCR，它们也可以用来识别图片中的文字并返回坐标。
4. 注意事项：在使用OCR时，图片的质量、分辨率以及文字的大小和字体都会影响识别的准确性。可能需要对图片进行预处理，如灰度化、二值化、降噪等，以提高识别率。

总的来说，通过上述步骤，您可以实现对图片中文字的识别和坐标获取。如果遇到任何问题，可以查阅相关文档或者寻求社区的帮助。

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术能够识别图片中的文字，并将其转换为可编辑的文本格式。至于识别图片中指定文字并返回其坐标的OCR工具，阿里云文字识别OCR服务中的“文字识别（含位置信息版）”API是一个不错的选择。该API能够识别图片中的指定关键字，并返回关键字在图片中的坐标。

以下是使用阿里云OCR服务进行文字识别并获取坐标的基本步骤：

1. 登录阿里云控制台，进入OCR服务页面。
2. 创建一个OCR应用，获取AccessKey和SecretKey。
3. 调用“文字识别（含位置信息版）”API进行图片识别。你需要将需要识别的图片上传至API，并指定需要识别的关键字。
4. API将返回识别结果，包括关键字在图片中的坐标信息。

使用OCR工具时，一般需要按照以下步骤进行：

1. 上传或选择需要识别的图片。
2. 选择识别语言或设置其他识别选项（如字体、颜色等）。
3. 启动识别过程，等待识别结果。
4. 查看和编辑识别结果，如果需要的话，还可以导出为可编辑的文本格式。

要使用OCR识别图片中指定文字并返回其坐标，可以使用阿里云的RecognizeAllText统一识别接口。该接口支持开启OutputCoordinate参数来返回文字的坐标信息，并且可以根据需求选择返回坐标格式（points或rectangle）。同时，还可以通过设置OutputOricoord参数来决定返回的是原图坐标还是经过算法处理后的坐标。

以下是使用该接口的基本步骤：

1. 开通阿里云的OCR相关服务，例如“通用文字识别”服务。

2. 购买相应的资源包或确保有足够的按量付费额度。

3. 在调用RecognizeAllText接口时，设置好所需的参数，如OutputCoordinate和OutputOricoord。

4. 根据接口文档提供的代码示例完成API接入开发。

5. 调用API获取识别结果，其中包括识别的文字内容及其坐标信息。

6. 若需使用子账号调用接口，还需主账号对RAM账号进行相应授权。

RecognizeAllText - OCR统一识别 请求参数

RecognizeBasic - 电商图片文字识别 接口说明

要识别图片中的指定文字并返回其坐标，可以使用光学字符识别（OCR）技术。以下是一些常用的OCR库和工具：

1. Tesseract：这是一个由Google开发的开源OCR引擎，它可以识别多种语言的文本，并且支持在图像中定位文字的坐标。使用Python的pytesseract库可以方便地集成Tesseract的功能。
2. EasyOCR：这是一个基于PyTorch的OCR系统，它提供了一种简单的方法来检测图像中的文本，并且可以返回文本的位置信息。EasyOCR支持多种语言，并且易于使用。
3. OpenCV：虽然OpenCV主要是一个计算机视觉库，但它也可以与Tesseract等OCR引擎结合使用，以识别图像中的文字并获取它们的坐标。

要使用这些工具，您需要按照以下步骤操作：

1. 安装所需的库或软件包，例如pytesseract和easyocr。
2. 加载图片文件到程序中。
3. 使用OCR库对图片进行处理，识别出图片中的文字。
4. 获取识别文字的坐标信息。

以下是一个使用Tesseract的简单示例代码：

import cv2
import pytesseract
from pytesseract import Output

# 读取图片
image = cv2.imread('image.png')

# 使用Tesseract进行文字识别
text = pytesseract.image_to_string(image, config='--psm 6 outputbase digits')

# 获取文字及其坐标
custom_config = r'--oem 3 --psm 6 outputbase digits -c tessedit_char_whitelist=0123456789'
boxes = pytesseract.image_to_data(image, config=custom_config, output_type=Output.DICT)

# 输出识别结果和坐标
print(text)
for i in range(len(boxes['text'])):
    if int(boxes['conf'][i]) > 50:
        (x, y, w, h) = (boxes['left'][i], boxes['top'][i], boxes['width'][i], boxes['height'][i])
        print(f"文字： {boxes['text'][i]}, 坐标： ({x}, {y}, {w}, {h})")

总之，在使用上述代码时，请确保已经安装了Tesseract OCR引擎，并且设置了正确的环境变量。此外，您可能需要根据实际需求调整代码中的配置参数，以优化识别效果。