ocr

云老大TG：@yunlaoda360

腾讯云国际站代理商的OCR有什么优势呢？腾讯云国际站 OCR 本身具备高精度识别、全球化适配、合规性强等多重核心优势，通过其代理商合作接入该服务时，除了能获得 OCR 产品本身的技术能力，还可享受代理商的专属配套服务，具体优势如下：

API让文档信息“活”起来：通用文档识别接口-开发者文字识别API在数字化转型浪潮席卷各行各业的今天，企业每天仍要面对海量的纸质/电子文件、扫描件、PDF报告等非结构化文档。如何快速、准确地将这些“沉睡”的文字信息转化为可编辑、可分析、可流转的数字资产？文字识别衍生产物文档识别接口，或许可满足您的需求！

【第二十六周】OCR学习01本周围绕图像预处理与 OCR 文字提取展开，系统学习了图像滤波（高斯、中值、拉普拉斯、双边滤波）、背景分割（阈值化、边缘检测等）、数据集增强（翻转 / 旋转、裁剪等）、像素值调整（二值化、灰度化、归一化）四类核心图像预处理技术的原理与应用场景。同时，以 EasyOCR 为工具搭建图片文字提取器，展示了从图像读取、灰度化 / 高斯滤波降噪到文本识别的完整流程，还进一步探究了裁剪、旋转等图像调整对识别精度的影响，并实现了为识别文本添加检测边框的可视化功能。

STranslate 翻译工具 v2.0.0 绿色便携版翻译、OCR工具STranslate翻译是一款免费的 Windows 划词翻译与 OCR（光学字符识别）文字识别工具，通过快捷键可实现屏幕上任意区域的文字识别与翻译功能，简单易用。

台达 DVP ES2 与 3 台英威腾 GD 通讯程序（TDES - 12）开发实战台达DVP ES2与3台英威腾GD通讯程序(TDES-12) 可直接用于实际的程序带注释，并附送触摸屏有接线方式和设置，通讯地址说明等。程序采用轮询，可靠稳定器件：台达DVP ES2系列PLC，3台英威腾GD系列变频器，昆仑通态7022Ni 功能：实现频率设定，启停控制，实际频率读取资料：带注释触摸屏接线和设置说明

MonkeyKing_sunyuhua

使用ARQ做PDF OCR和图片OCR的任务的方案一、业务目标 & 前提假设业务目标 • 支持 PDF OCR（多页）和图片 OCR • 任务耗时可能较长（几十秒～几分钟） • 要求： • 支持大量并发任务，不会把 FastAPI 顶死 • 支持重试（云 OCR 抖一下不要直接失败） • 支持服务重启后任务可恢复（至少未执行/挂一半的任务还能补偿） • 支持任务状态查询（PENDING/RUNNING/SUCCESS/FAILED/进度）

合同盖章前，如何比对差异，确保纸质版与电子版100%一致？如果要快速发现两份合同间的差异，最可靠的方案是使用智能文档比对系统，它能自动、精准地发现所有文本差异，避免人工比对的风险。

AI人工智能+

授权委托书识别技术：利用深度学习和NLP实现纸质文档的智能解析在数字化浪潮席卷各行各业的今天，纸质文档的电子化处理已成为提升效率的关键环节。授权委托书作为法律、商业和日常事务中广泛使用的重要文件，其信息提取的准确性与效率直接影响着业务流程的顺畅度。传统的人工处理方式不仅耗时耗力，还容易因疲劳或疏忽导致错误。随着人工智能技术的成熟，基于深度学习的授权委托书识别技术应运而生，正在彻底改变这一领域的作业模式。

ShareX - 错误：英语 language is not available in this system for OCR.前几天我电脑主板坏了重装了系统，使用ShareX的快捷键OCR功能时提示如下看了官方的文档没有看懂后来上网查了下，在首选语言里添加下英语就可以了

在 Rokid 眼镜上实现工业巡检与 OCR，识别、理解与指导的现场智能在电力、石化与制造等行业，巡检工作长期依赖人工目视与纸质记录，效率与准确性极易受光照条件、反光干扰、视线遮挡及人员疲劳等因素影响。借助 Rokid AR 眼镜进行第一视角的图像采集与叠加显示，并深度融合 OCR（光学字符识别）、条码识别与仪表读数推理技术，可以将“识别 → 理解 → 指导”的数字化链路直接落地于巡检现场。这一方案不仅形成了完整的数据闭环，更显著降低了漏检率与误判率。

赋能文档的数字化智能处理：通用文字/文档/合同识别接口在数字化转型的浪潮中，海量的纸质文档、图片信息如何快速、准确地转化为可编辑、可分析的结构化数据，是横亘在众多企业面前的效率壁垒。手动录入不仅耗时费力、错误率高，更无法适应现代业务对实时性与自动化处理的迫切需求。

java版的ocr推荐引擎——JiaJiaOCR 2.0重磅升级！纯Java CPU推理，新增手写OCR与表格识别在OCR技术落地过程中，Java开发者常面临"Python生态繁荣，Java集成困难"的困境——要么依赖exe/dll外部文件，要么跨平台部署踩坑不断。如今，JiaJiaOCR 2.0重磅升级，不仅延续CPU推理优势，更新增手写OCR、版面检测、表格检测与识别三大核心功能，模型加载方式也全面优化，实用性再上一个台阶！

CRNN（CNN + RNN + CTC）：OCR识别的经典之作想象一个自动识别车牌的工厂流水线：过程分解：CNN（视觉质检员）：先看整体车牌，找出“哪里是字、哪里是背景”

存量 Flutter 项目鸿蒙化：模块化拆分与插件替换实战随着鸿蒙（HarmonyOS）生态的快速发展，越来越多企业开始将存量跨平台项目迁移至鸿蒙系统，以享受其分布式能力、低时延和多设备协同的优势。对于基于 Flutter 开发的存量项目，鸿蒙化过程中面临两大核心挑战：项目架构耦合度高（难以单独适配鸿蒙原生能力）和第三方插件不兼容（多数 Flutter 插件仅支持 Android/iOS，缺乏鸿蒙适配）。

TextIn智能文档云平台

开源OCR大模型和闭源工具怎么选?相关痛点：OCR选型背后的核心困扰在学术研究、金融分析、法律合同、工程设计等领域，PDF已成为信息存储与传递的核心载体，但包含复杂表格、公式、图表、手写批注、多栏排版的PDF文档，却让OCR技术的应用陷入诸多困境，也让企业在开源OCR大模型与闭源工具的选型上倍感纠结，具体痛点与选型关联紧密。

OCR TXT文档语义分块技术实现本文档详细阐述面向OCR输出TXT文件的语义分块实现方案，核心目标是将无结构化、存在乱码/格式不规范的OCR文本，按照语义连贯性和Token长度约束拆分为高质量文本块（Chunk），同时具备完整的性能耗时统计能力。方案兼顾分块效果与工程实用性，解决了OCR文本分块的核心痛点。

一、paddleocr的CPU/GPU环境安装

纯 Java 实现的 OCR 推理系统：JiaJiaOCR，告别 exe/dll 依赖！在OCR（光学字符识别）领域，开源项目多以Python开发为主。这给Java开发者带来了不少困扰：要么调用外部exe可执行文件，增加部署复杂度；

Tesseract OCR 安装使用 + 自定义字库训练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。 Tesseract：开源的OCR识别引擎，初期Tesseract引擎由HP实验室研发，后来贡献给了开源软件业，后由Google进行改进、修改bug、优化，重新发布。

Hunyuan OCR & Z-Image-Turbo 正式上线！两大模型在 NPU 加速平台完成部署，开启 AI 识图新时代！腾讯混元通用视觉语言模型 Hunyuan OCR 与图像生成模型 Z-Image-Turbo 已成功在 AtomGit AI 社区的 NPU 加速平台完成部署，全新上线，现已全面开放体验！