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Tesseract C# example的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包
國立雲林科技大學 資訊管理系 陳重臣所指導 周仲屏的 公文辨識資料整合系統-以公司部門為例 （2021），提出Tesseract C# example關鍵因素是什麼，來自於Google Cloud Vision、低成本、效率。
而第二篇論文國立高雄科技大學 電腦與通訊工程系 林壽煦所指導 薛智遠的 基於YOLOv4之遠距離廣角度台灣車牌辨識系統 （2021），提出因為有 車牌辨識、物件偵測、台灣車輛資料集、YOLOv4的重點而找出了 Tesseract C# example的解答。
公文辨識資料整合系統-以公司部門為例
為了解決Tesseract C# example 的問題，作者周仲屏 這樣論述：
文件辨識系統適用於任何文書業務，文書工作不僅需花時間與人力資源去完成，文書業務不僅會直接影響公司整體營運亦會間接影響績效。最近有很多公司透過雲端服務開發屬於自己的文件辨識系統，如使用Google的Cloud vision、AWS的文件辨識及Azure的Computer vision。在文中應用雲端辨識服務及比較系統開發和購置的成本與時間，發現對於中小型企業而言，這樣的系統應用開發具有成本效益，將每份原本資料處理時間從30-40分鐘降至5-10分鐘，每份文件節省時間約30分鐘。在辨識檔案不壓縮的情況下，中文打字錯誤平均從每20字錯1字降至0字；數字打反或打錯機率從30%降至0%；英文打字錯誤從
每20組錯1組降至0組，辨識系統讓計算錯誤率降低，且日後如需查閱時，不再需要花費1-2工作天至倉庫尋找，只需花5-15分鐘完成確認，自行開發系統有顯著提升整體業務效率。
基於YOLOv4之遠距離廣角度台灣車牌辨識系統
為了解決Tesseract C# example 的問題，作者薛智遠 這樣論述：
隨著城市的發展，人們對於車輛的需求增加，車輛的數量持續的增加，近年來許多研究人員相繼提出車輛管理相關技術，其中車牌辨識系統不僅能夠取代人力也能避免人為疏失，在台灣停車場管理系統採用領取磁卡或者車牌辨識系統，傳統的領取磁卡系統因不方便且不環保所以逐漸淘汰，商用車牌辨識系統卻容易受到角度、光線、距離與速度等限制條件且處理時間較久。 本文提出了一款基於YOLOv4的車牌辨識系統，透過自行蒐集台灣各車種資料集進行訓練，最後在國立高雄科技大學第一校區門口進行測試，所提系統平均車牌偵測率為99.9%，字元識別率為92.7%，可處理角度達正負60°，識別距離可達753cm。所提系統的識別距離與角
度都比商用車牌辨識系統更加強大，可運用在停車場出入系統或車輛管理系統。