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通用文档信息提取模型浅析
我们在工作生活中经常需要提取图片中的文字，比如小伙伴给你发了一张发票，你需要将发票中的文字信息录入到系统中，传统的方式都是照着图片中的文字手动录入，这种方式低效又容易出错，想必财务小伙伴对此深有体会。
阿里云文字识别OCR服务确实支持将识别结果以键值对（key-value）的形式返回
【2月更文挑战第5天】阿里云文字识别OCR服务确实支持将识别结果以键值对（key-value）的形式返回
印刷文字识别使用问题之调用次数数据怎么导出
印刷文字识别产品，通常称为OCR（Optical Character Recognition）技术，是一种将图像中的印刷或手写文字转换为机器编码文本的过程。这项技术广泛应用于多个行业和场景中，显著提升文档处理、信息提取和数据录入的效率。以下是印刷文字识别产品的一些典型使用合集。
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场景文本检测—CTPN算法介绍
涉及到了图像中位置信息的选择，很容易联想到之前用于目标检测的R-CNN的模型。毕竟CNN（Convolutional Neural Network）在这两年的图像处理上一枝独秀已经“深入人心”。那么把“字符位置”标记成一类，然后直接放入CNN模型处理岂不美哉？不过，现实总不会这么美好，文字的多种情况、字体，以及大面积的文字信息的位置，都对我们直接用R-CNN的方法产生了干扰，让结果产生严重的偏差。
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开源OCR引擎Tesseract
知名的开源OCR引擎Tesseract 3.0版本日前发布，可以在项目网站下载：http://code.google.com/p/tesseract-ocr, 新版本支持中文,中文语言包定义http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/detail?name=chi_sim.traineddata.gz。
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