1.Nougat学习小结
2.python打造实时截图识别OCR
3.PaddleOCR，码分一款文本识别效果不输于商用的码分Python库！
4.开源轻松实现车牌检测与识别：yolov8+paddleocrpython源码+数据集
5.搭建自己的码分OCR服务，第二步：PaddleOCR环境安装
6.OCR文字识别软件系统（含PyQT界面和源码，码分附下载链接和部署教程）

Nougat学习小结

       项目地址： github.com/facebookrese...

       论文地址： Nougat: Neural Optical Understanding for Academic Documents

       背景

       近期，码分MetaAI推出了一项新的码分源码复制网技术突破，提出了一种全新的码分端到端的OCR模型。该模型采用自回归方法，码分能够在给定后输出相应的码分Markdown标记。该模型不仅能够实现版面分析、码分文本检测、码分文本识别、码分公式识别等功能，码分而且整体架构采用了“编码器-解码器”（encoder-decoder）模式。码分以下，码分本文将从论文、源码、测试三个方面对Nougat进行深度学习与理解，共同探讨Nougat的实现过程。

       方法大意

       1.1 模型架构

       该模型采用了常规的“编码器-解码器”（encoder-decoder）架构，具体如下：

       编码器（Encoder）：

       解码器（Decoder）：

       从上述描述中可以看出，Nougat的encoder与decoder都采用了较大的transformer架构，整体pipeline的参数量达到了M。

       1.2 数据工程

       Nougat将OCR问题定义为：[公式]

       其核心关键在于如何以低成本的方式构造（，对应的markdown）pair。对于我而言，这是这篇文章最有价值、最值得借鉴学习的地方。

       1.2.1 数据源

       目前，并没有大规模的pdf与对应markdown标记pair的数据集。Nougat从arXiv、PMC (PubMed Central)、IDL(Industry Documents Library)三个来源构建数据集。其中，PMC与IDL的数据由于语义信息不充足，仅用于预训练阶段，以使模型具备基础的ocr能力。而arXiv数据有tex源码，源码审计是什么能获取所有需要的语义信息，用于预训练和微调阶段。

       1.2.2 图文对构建pipeline

       1.2.2.1 思路介绍

       图文对构造的整体pipeline如上图所示。从arXiv拿到的Tex源码出发，获取全篇文章的markdown标记，与pdf每页的与文本进行对应。

       1.2.2.2 markdown 划分

       代码位置：nougat/nougat/dataset/split_md_to_pages/split_markdown

       1.2.2.2.1 预处理

       预处理1：去除PDF中的表格

       由于表格在PDF的位置和tex源码的位置可能有所差异，作者采取的办法是先用pdffigures2工具将PDF的和表格移除。当划分完markdown后再在markdown的末尾加入移除的信息。

       1.2.2.2.2 markdown page 划分

       叙述核心逻辑，详细细节见源码

       2 小结

       Nougat描绘了一个愿景，即以端到端的方式实现过去繁琐的数据加工pipeline。然而，从目前尝试来看，该方法并不适用于实际场景。单纯从架构来看，主要有以下几点缺陷：

       或许在未来，以上问题将不再是问题。

       Reference

       [1] Ali Furkan Biten, Rubén Tito, Lluis Gomez, Ernest Valveny, and Dimosthenis Karatzas. OCR-IDL: OCR Annotations for Industry Document Library Dataset, February .

       [2] Liu, Ze, et al. "Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows." Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision. .

       [3] Liu, Yinhan, et al. "Multilingual denoising pre-training for neural machine translation." Transactions of the Association for Computational Linguistics 8 (): -.

python打造实时截图识别OCR

       Python打造实时截图识别OCR，是实现自动化文字识别的关键技术。本文将详细阐述实现这一功能的两种方法，以Snipaste工具辅助，同时结合pytesseract与百度API接口，提供从工具下载到OCR实现的全程指导。

       ### 方法一：pytesseract

       #### 第一步：下载并安装Tesseract-OCR

       访问指定网址下载Tesseract-OCR，并将其安装在你的计算机上。

       #### 第二步：配置环境变量

       将Tesseract-OCR的路径添加到系统环境变量中，确保Python能够访问到Tesseract的执行文件。

       #### 第三步：确认Tesseract版本

       通过命令行输入`tesseract -v`来检查Tesseract的版本信息，确保安装正确。

       #### 第四步：修改pytesseract配置

       在Python的site-packages目录下，编辑pytesseract文件，以确保能够识别特定语言。

       #### 第五步：下载并安装字体

       下载与Tesseract版本相匹配的字体，并将其放置在指定目录下，以便OCR识别。

       #### 第六步：源码解析与测试

       解析源码，仙剑圆梦版源码进行OCR识别测试，查看效果。

       #### 评价

       优点：免费，操作简便，适合初学者。

       缺点：识别准确率有限，识别效果一般。

       ### 方法二：百度API接口

       #### 第一步：获取百度AI开放平台资源

       注册并登录百度智能云账号，创建应用获取AppID，API Key，Secret Key。

       #### 第二步：安装百度API

       通过pip安装百度API接口。

       #### 第三步：源码解析与测试

       解析源码，设置参数，实时进行OCR识别测试。

       #### 评价

       优点：功能强大，识别效果显著。

       ### 小问题

       在尝试将功能封装为exe时，发现循环截图和实时识别的问题，该问题待解决后将实现完整的封装。

       总结，使用Python结合上述方法，能够有效实现实时截图识别OCR，适用于自动化、文字处理等场景。尝试不同的方法和优化策略，可以提高识别准确性和效率。

PaddleOCR，一款文本识别效果不输于商用的Python库！

       PaddleOCR，一款文本识别表现出众的Python库！

       在本文中，我们将深入探讨一款名为PaddleOCR的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库。相较于传统的Tesseract，它基于深度学习技术，提供了更佳的卖源码被传唤识别效果，尤其是对于复杂文本，如多语言、斜体和小数点的识别。官方已预先提供了训练好的权重，无需用户自行训练，大大降低了使用门槛。

       在测试中，我们发现PaddleOCR在官方介绍的展示中，即使面对复杂场景，如优惠券中的文字，也能准确识别。模型的特性包括对文本块区域检测及标注，其识别性能稳定，无论是简单的还是复杂文本，都能得到良好的识别结果。

       接下来，我们将分步骤说明如何安装和使用PaddleOCR。首先，确保安装了PaddlePaddle2.0版本；然后，通过git克隆或下载项目仓库；安装必要的第三方依赖包；下载并配置预训练的检测、方向分类和识别权重；最后，在不同环境下执行识别，无论是单张还是多张，PaddleOCR都能迅速响应。

       如果你需要更具体的实践指导，可以参考我整理的数据和源码包，它包含所有必要的配置和使用步骤。PaddleOCR作为Paddle框架的一部分，展示了其在OCR领域的实力，未来我们将继续探索更多Paddle框架的优秀项目。

       感谢您的阅读，期待您的反馈，如果觉得有帮助，请给予支持。下期再见！

开源轻松实现车牌检测与识别：yolov8+paddleocrpython源码+数据集

       大家好，我是摘抄本源码专注于AI、AIGC、Python和计算机视觉分享的阿旭。感谢大家的支持，不要忘了点赞关注哦！

       下面是往期的一些经典项目推荐：

       人脸考勤系统Python源码+UI界面

       车牌识别停车场系统含Python源码和PyqtUI

       手势识别系统Python+PyqtUI+原理详解

       基于YOLOv8的行人跌倒检测Python源码+Pyqt5界面+训练代码

       钢材表面缺陷检测Python+Pyqt5界面+训练代码

       种犬类检测与识别系统Python+Pyqt5+数据集

       正文开始：

       本文将带你了解如何使用YOLOv8和PaddleOCR进行车牌检测与识别。首先，我们需要一个精确的车牌检测模型，通过yolov8训练，数据集使用了CCPD，一个针对新能源车牌的标注详尽的数据集。训练步骤包括环境配置、数据准备、模型训练，以及评估结果。模型训练后，定位精度达到了0.，这是通过PR曲线和mAP@0.5评估的。

       接下来，我们利用PaddleOCR进行车牌识别。只需加载预训练模型并应用到检测到的车牌区域，即可完成识别。整个过程包括模型加载、车牌位置提取、OCR识别和结果展示。

       想要亲自尝试的朋友，可以访问开源车牌检测与识别项目，获取完整的Python源码、数据集和相关代码。希望这些资源对你们的学习有所帮助！

搭建自己的OCR服务，第二步：PaddleOCR环境安装

       搭建自己的OCR服务需要安装PaddleOCR环境。在安装过程中，可能会遇到一些问题，特别是在系统配置方面。我将分享在搭建过程中遇到的问题以及解决方法。首先，安装C++开发环境。由于大多数非专业开发人员可能忽略了C++开发环境的需要，导致后续安装步骤出现错误。因此，需要从微软官网下载并安装Visual Studio社区版，选择适用于c++应用的版本。

       接下来，按照PaddleOCR官网提供的步骤进行安装。进入百度飞浆官网安装地址，选择相应的版本、系统、安装方式和计算机平台。执行安装CPU版本的paddlepaddle命令。在pip安装过程中，会自动下载依赖库，包括lanms-neo和polygon3。若未安装C++环境，可能会导致安装失败。

       安装完成后，使用python解释器验证安装情况。输入`import paddle`和`paddle.utils.run_check()`以确保安装成功，并检测到计算机的CPU数量。同时，可以参考gitee上的安装教程，以确保安装过程无误。

       接下来，使用OCR识别。首先运行识别程序，自动下载超轻量PP-OCRv3模型，包括检测模型、方向分类器和识别模型。如果需要，可以主动下载或从百度飞浆官网获取预训练模型。通过python脚本进行测试，确保OCR功能正常运行。

       对于识别率不高的问题，可以进行后续的模型训练和优化。如果选择使用官网预训练模型，可以简化后续操作。接下来，下载PaddleOCR源码。从GitHub或Gitee获取源码，以便深入学习和研究。源码目录结构有助于理解PaddleOCR的内部实现，其中`requirements.txt`文件记录了安装过程中下载的依赖库。

       至此，PaddleOCR的基本安装完成。若需要学习或研究，下载源码进行深度了解是很有帮助的。整个过程确保了环境的正确配置，为后续的OCR服务搭建奠定了基础。

OCR文字识别软件系统（含PyQT界面和源码，附下载链接和部署教程）

       OCR文字识别软件系统，集成PyQT界面和源码，支持中英德韩日五种语言，提供下载链接和部署教程。系统采用国产PaddleOCR作为底层文字检测与识别技术，支持各种文档形式的文字检测与识别，包括票据、证件、书籍和字幕等。通过OCR技术，将纸质文档中的文字转换为可编辑文本格式，提升文本处理效率。系统界面基于PyQT5搭建，用户友好，具有高识别率、低误识率、快速识别速度和稳定性，易于部署与使用。

       OCR系统原理分为文本检测与文本识别两部分。文本检测定位图像中的文字区域，并以边界框形式标记。现代文本检测算法采用深度学习，具备更优性能，特别是在复杂自然场景下的应用。识别算法分为两类，针对背景信息较少、以文字为主要元素的文本行进行识别。

       PP-OCR模型集成于PaddleOCR中，由DB+CRNN算法组成，针对中文场景具有高文本检测与识别能力。PP-OCRv2模型优化轻量级，检测模型3M，识别模型8.5M，通过PaddleSlim模型量化方法，将检测模型压缩至0.8M，识别压缩至3M，特别适用于移动端部署。

       系统使用步骤包括：运行main.py启动软件，打开，选择语言模型（默认为中文），选择文本检测与识别，点击开始按钮，检测完的文本区域自动画框，并在右侧显示识别结果。

       安装部署有多种方式，推荐使用pip install -r requirements命令，或从下载链接获取anaconda环境，下载至本地anaconda路径下的envs文件夹，运行conda env list查看环境，使用conda activate ocr激活环境。

       下载链接：mbd.pub/o/bread/mbd-ZJm...

jmeter中借助OCR实现验证码的识别

       在JMeter进行接口测试时，验证码处理是一个常见的挑战。虽然手动测试时，直接绕过或请求开发设置简单验证码是常见做法，但这并不适用于自动化测试。本文将介绍一种利用OCR技术在JMeter中识别验证码的方法，但请注意，对于背景复杂干扰的，识别率可能不高，适合纯色底纹的情况。

       首先，通过JMeter模拟登录接口，获取验证码。启动JMeter，创建线程组并配置HTTP和Debug采样器。启用监听器，将验证码保存为1.png文件。

       接着，使用Java编写脚本，将转换为Base格式，这包括导入sun.misc.BASEDecoder.jar包，创建包和文件，编写ToImage类，并导出为jar包。在Beanshell处理器中，导入此jar包并调用其方法处理验证码。

       对于验证码识别，推荐使用开源的jmeter-captcha插件，从Gitee下载jar包或源码进行二次开发。在JMeter的测试计划中，添加后置处理器，如Beanshell，配置OCR插件参数。简单验证码如纯数字、字母或汉字的识别率较高。

       尽管基础识别率可能有待提高，但通过优化OCR处理代码，可以提升识别效果。后续将分享干扰优化的技巧和深度学习方法，以进一步提升识别准确率。

       本文提供了一个基础的验证码识别框架，欢迎您持续关注并分享给有需要的朋友。

用Python开发一个搜题神器

       开发搜题神器旨在提供更实用的解题思路，弥补了单纯识别文字的不足。通过有道智云提供的拍照搜题服务API，可以实现批量搜题的功能。首先，需要在有道智云上创建实例、应用，并获取应用ID和密钥。对于API的调用，需要遵循特定的参数生成方法和要求。

       开发过程包括：

       - **API调用准备**：创建实例、应用、获取应用ID和密钥。

       - **代码开发**：主要分为三个部分：

        1. **界面开发**：使用python3开发，包含界面、界面逻辑和OCR搜题方法的封装。

        2. **逻辑处理**：通过`QuestionClass.py`调用搜题方法，定义`Question`类，`start_ocr()`方法负责搜题并保存结果。

        3. **OCR封装**：`OcrQuestion.py`中封装了请求搜题API的方法，`connect()`方法执行搜题操作并返回json格式结果。

       - **结果处理**：从API获取的json数据通过特定方法解析、整理，并保存到html格式中。

       - **效果展示**：通过运行示例代码，可以展示搜题结果，包括数学题搜索和历史题搜索。

       - **总结**：有道智云的API文档清晰，搜索范围广泛，能自动识别学科并提供相关题目，展示效果良好。适合用于web项目中提供高效的解题帮助。

       项目源代码可访问：[github.com/LemonQH/OcrQ...](github.com/LemonQH/OcrQ...)