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OCR技术识别文档在资料录入行业的应用：档案、文书、文案等文献资料的数字化录入，一般都是由专门做数字化加工业务的公司承接完成！这些公司一般都会有几十个工作人员，分工明确，处理图像、分析识别、结果校对、输出文件等工序是一条龙串行工作运行。这就像一个生产加工的工厂，流水作业生产后的电子文件。OCR技术识别文档的识别率：文字识别OCR技术的识别效果，主要看两方面：OCR程序是否优良、图片文件是否清晰符合标准，具体表现图片：建议扫描仪分辨率设置为300DPI规格的参数；手机拍照的话建议摄像头像素为500万像素以上的摄像头。通过图像文字ocr技术手段，可以对识别对象进行旋转、倾斜校正、版面分析、字符切割等预处理。湖南微信文字ocr提取
光学文字识别的概念是在1929年由德国科学家Tausheck先提出来的，后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。而早期对印刷体汉字识别进行研究的是IBM公司的Casey和Nagy，1966年他们发表了首篇关于汉字识别的文章，采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。文字识别是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR很重要的课题。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。福建快速文字ocr提取对图像文字ocr进行倾斜校正处理，可以降低特征提取算法的难度，并能提高识别的精度。
OCR文字是指电子设备（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很重要的课题,ICR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。
中国在OCR文字技术方面的研究工作起步较晚，在70年代才开始对数字、英文字母及符号的识别进行研究，70年代末开始进行汉字识别的研究，到1986年汉字识别的研究进入一个实质性的阶段，不少研究单位相继推出了中文OCR产品.早期的OCR软件，由于识别率及产品化等多方面的因素，未能达到实际要求。同时，由于硬件设备成本高，运行速度慢，也没有达到实用的程度。只有个别部门，如信息部门、新闻出版单位等使用OCR软件。1986年以后我国的OCR研究有了很大进展，在汉字建模和识别方法上都有所创新，在系统研制和开发应用中都取得了丰硕的成果，不少单位相继推出了中文OCR产品。扫描仪与OCR软件共同承担着从文稿的输入到文字识别的全过程。
OCR文字识别是指对文本资料进行扫描后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程。衡量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。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率,是OCR很重要的课题。早在60、70年代,世界各国就开始有OCR的研究,而研究的初期,多以文字的识别方法研究为主,且识别的文字只为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例,1960年左右开始研究OCR的基本识别理论,初期以数字为对象。选一款好的适合自己的文字ocr软件是作好文字识别工作的基础。福建快速文字ocr提取
文字ocr的图片文字识别率超过95%以上。湖南微信文字ocr提取
传统的文字ocr技术通常使用opencv算法库，通过图像处理和统计机器学习方法从图像中提取文本信息，包括二值化、噪声滤波、相关域分析、AdaBoost等。传统的ocr技术根据处理方法可分为三个阶段：图像准备、文本识别和后处理。一、图像准备预处理：文字区域定位：连通区域分析、MSER。文字矫正：旋转、仿射变换。文字分割：二值化、过滤噪声。二、文字识别：分类器识别：逻辑回归、SVM、Adaboost。三、后处理：规则、语言模型（HMM等）。针对简单场景下的图片，传统ocr已经取得了很好的识别效果。传统方法是针对特定场景的图像进行建模的，一旦跳出当前场景，模型就会失效。随着近些年深度学习技术的迅速发展，基于深度学习的ocr技术也已逐渐成熟，能够灵活应对不同场景。湖南微信文字ocr提取
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