ocr技術的問題，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

影像辨識實務應用：使用C#

為了解決ocr技術的問題，作者張逸中,李美億 這樣論述：

　　用C#輕鬆寫出影像辨識程式！ 　　精選影像辨識程式範例，讓你快速具備實務工作的能力！ 　　✪本書以車牌辨識的過程為例，使用傳統的OCR技術完成影像辨識。 　　✪每個章節都有完整可執行的C#程式專案，也有每一步驟的詳細說明。 　　✪讀者可透過本書的學習，能充分掌握影像辨識實作所需的關鍵技巧。 　　✪提供雙語法範例協助讀者輕鬆學習。 本書特色 　　1.本書以車牌辨識的過程為例，具體介紹如何使用傳統的OCR技術，完成影像辨識的所有實作過程。 　　2.精選13個章節都有完整可執行的C#程式專案，也有每一步驟的詳細說明。協助讀者快速具備可以實作影像辨識工作的能力。 　　3.在範例專案中

，使用影像或文字介面顯示所有過程資料，讓讀者可以充分追蹤理解每一個辨識過程，以及每一個影像角落裡發生的事情。 　　4.內容強調每一章節介紹之功能都有完整的專案程式碼，你絕對可以完整複製做出書中介紹的所有動作。 　　5.只要有Windows作業系統的電腦，下載免費的Visual Studio軟體，有基礎的C#程式設計能力，具有高中程度的數學能力，就可以輕鬆閱讀本書，學會實作影像辨識。   

ocr技術進入發燒排行的影片

開發新型移動式輪胎文字動態辨識系統

為了解決ocr技術的問題，作者簡經倫 這樣論述：

硫化製程是輪胎的製造過程中必要的一項工作環節，不過在此過程中會因溫度差異導致輪胎的表面出現變異的情況，一般來說，品保檢查是透過操作人員的手部觸摸同時搭配眼睛觀看每個輪胎的胎面位置，常因人員疲勞或是不同人之間，判定標準不一的狀況，造成品保工作誤差值相差甚大，故本研究針對輪胎胎側浮雕文字，也是輪胎製程出廠前必要品保檢查項目之一，因此開發了一套新型移動式輪胎文字動態辨識系統，期望能加以改善人工檢查方式，導入自動化品檢能力。本研究利用以加拿大LMI Technologies公司所生產的市售線雷射感測器；Gocator2340 3D輪廓掃描儀，透過此設備以線雷射三角法為基礎，掃描出輪胎胎側DOT碼文字

的3D輪廓掃描圖像，透過深度學習文字辨識系統進行字體辨識，本系統主要針對汽車輪胎進行輪胎胎側DOT碼文字檢測，以取代人工檢測方式，藉此減少產線檢測時間，並穩定產品品質，同時本文自行開發軟體進行輪胎胎側DOT碼文字的輪廓掃描，以3D圖像來進行文字辨識檢測。本研究自主設計之輪胎胎側DOT碼文字辨識系統架構，機台採PC-Based控制，使用 LabVIEW圖控程式撰寫介面設計，並與Python程式語言進行深度學習的OCR光學文字辨識系統結合開發，來完成文字辨識目標檢測(Text Detection)之研究，本文以SSD (Single Shot MultiBox Detector)演算法與YOLOv

4 (You Only Look Once)演算法進行訓練，最終選擇表現較優異的實驗結果最為介面系統主要的辨識系統演算法，在靜態測試實驗中，訓練結果SSD演算法驗證集中各分類之平均精確度的總平均最佳為86.78%；而YOLOv4演算法驗證集中各分類之平均精確度的總平均最佳為98.04%，因此最後選擇使用YOLOv4演算法之訓練結果，並與LabVIEW連結進行程式開發與UI人機介面設計，以完成開發一套新型移動式輪胎文字動態辨識系統，具備操作簡易且低成本，並可在空間有限之區域運作。

深度實踐OCR：基於深度學習的文字識別

為了解決ocr技術的問題，作者劉樹春賀盼馬建奇王佳軍 這樣論述：

這是一部融合了企業界先進工程實踐經驗和學術界前沿技術和思想的ORC著作。本書由阿里巴巴本地生活研究院算法團隊技術專家領銜，從元件、算法、實現、工程應用等維度系統講解基於深度學習的OCR技術的原理和落地。書中一步步剖析了算法背後的數學原理，提供大量簡潔的代碼實現，幫助讀者從零基礎開始構建OCR算法。全書共9章：第1章從宏觀角度介紹了ORC技術的發展歷程、概念和產業應用；第2章講解了OCR的圖像預處理方法；第3~4章介紹了傳統機器學習方法和深度學習的相關基礎；第5章講解了基於傳統方法和深度學習方法的OCR的資料生成；第6章講解了與OCR相關的一些高級深度學習方法，方便讀者理解後續的檢測和識別部分；

第7章講解了文字的檢測技術，從通用的目標檢測到文字的檢測，一步步加深讀者對文字檢測問題的認識；第8章討論了文字識別的相關技術，定位到文字的位置之後，需要對文字的內容進行進一步的解析；第9章介紹了一些OCR後處理的方法。 劉樹春 阿里巴巴本地生活研究院算法專家，前復旦七牛雲聯合實驗室OCR算法負責人，在OCR相關技術的落地和實現方面有深入的研究和豐富的實踐經驗，在功能表識別、車牌檢測識別、卡證識別、商業廣告文字檢測和識別、票據類識別等應用場景中積累了豐富的經驗。曾經組隊參加COCO競賽、ICDAR刷榜等活動，並發表多篇頂會論文。   賀盼 佛羅里達大學在讀博士，擔任 CV

PR、ICCV、ECCV等10多家國際頂會審稿人或程式委員，在場景文本領域發表過多篇國際頂會論文 (DTRN、CTPN、SSTD等)。曾經在中科院先進技術研究院、港中文、曠視美國研究院等做過相關研究工作，對場景文本有深刻的認識，並且對場景文本學術前沿有很強的感知力。   馬建奇 著名的RRPN算法的作者，發表過多篇國際頂會論文，曾經在曠視研究院做過檢測相關的工作，在上海高等研究院做過文字檢測相關的工作，曾經組隊參加過ICDAR 17 MLT比賽，獲得前三名。曾獲Facebook研究實習機會。目前即將開始修讀博士學位，正在做文字識別相關的工作，對於OCR的問題有獨到的見解。   王佳軍 阿里

巴巴本地生活研究院高級算法專家，負責本地生活研究院圖像算法團隊的管理、研發等工作，曾經在滴滴研究院做相關算法的研究。業餘時間擔任深度學習框架MXNet的技術專家，對實際算法的落地優化等有非常深入的耕耘，具有很強的OCR相關項目的落地能力。   謝雨飛 趣頭條算法工程師，曾在七牛雲做OCR、NLP相關算法的研究工作，發表過多篇國際頂會論文。   陳明曦 紐約大學碩士研究生，曾在七牛雲從事OCR相關工作，發表相關論文數篇。   推薦序 前言 第1章　緒論 1 1.1　人工智慧大潮中的OCR發展史 1 1.1.1　傳統OCR方法一般流程 3 1.1.2　基於深度學習OCR方

法一般流程 5 1.2　文字檢測 6 1.3　文字識別 8 1.4　產業應用現狀 10 1.5　本章小結 11 1.6　參考文獻 11 第2章　圖像預處理 13 2.1　二值化 13 2.1.1　全域閾值方法 13 2.1.2　局部閾值方法 17 2.1.3　基於深度學習的方法 20 2.1.4　其他方法 22 2.2　平滑去噪 26 2.2.1　空間濾波 26 2.2.2　小波閾值去噪 28 2.2.3　非局部方法 29 2.2.4　基於神經網路的方法 33 2.3　傾斜角檢測和校正 35 2.3.1　霍夫變換 36 2.3.2　Radon 變換 38 2.3.3　基於 PCA 的方法 3

8 2.4　實戰 39 2.5　參考文獻 43 第3章　傳統機器學習方法緒論 45 3.1　特徵提取方法 45 3.1.1　基於結構形態的特徵提取 45 3.1.2　基於幾何分佈的特徵提取 61 3.2　分類方法模型 63 3.2.1　支持向量機 63 3.2.2　K近鄰算法 65 3.2.3　多層感知器 70 3.3　實戰：身份證號碼的識別 71 3.3.1　核心代碼 71 3.3.2　測試結果 78 3.4　本章小結 79 3.5　參考文獻 79 第4章　深度學習基礎知識 80 4.1　單層神經網路 80 4.1.1　神經元 80 4.1.2　感知機 81 4.2　雙層神經網路 82

4.2.1　雙層神經網路簡介 82 4.2.2　常用的啟動函數 83 4.2.3　反向傳播算法 86 4.3　深度學習 87 4.3.1　卷積神經網路 88 4.3.2　常用優化算法 90 4.4　訓練網路技巧 92 4.4.1　權值初始化 92 4.4.2　L1/L2正則化 93 4.4.3　Dropout 94 4.5　實戰 95 4.6　參考文獻 97 第5章　資料生成 99 5.1　背景介紹 99 5.2　傳統單字OCR資料生成 100 5.3　基於深度學習的OCR資料生成 101 5.3.1　文字檢測資料的生成 101 5.3.2　檢測圖片生成 103 5.3.3　其他方法 112

5.3.4　識別資料生成 113 5.4　通過GAN的技術生成資料 114 5.4.1　GAN背景介紹 114 5.4.2　GAN的原理 116 5.4.3　GAN的變種 117 5.5　圖像增廣 123 5.5.1　常用的圖像增強方法 123 5.5.2　深度學習方法 126 5.6　常用的開來源資料集 128 5.7　ICDAR的任務和資料集 131 5.8　本章小結 138 5.9　參考文獻 138 第6章　深度學習高級方法 140 6.1　圖像分類模型 140 6.1.1　LeNet5 140 6.1.2　AlexNet 142 6.1.3　VGGNet 143 6.1.4　Goo

gLeNet 144 6.1.5　ResNet 147 6.1.6　DenseNet 151 6.1.7　SENet 153 6.1.8　輕量化網路 154 6.2　迴圈神經網路 154 6.2.1　RNN網路 154 6.2.2　GRU 156 6.2.3　GRU的實現 158 6.2.4　LSTM網路 160 6.3　Seq2Seq 163 6.4　CTC Loss 164 6.4.1　算法詳解 166 6.4.2　前向傳播 168 6.4.3　後向傳播 173 6.4.4　前向/後向算法 173 6.4.5　CTC算法特性 174 6.4.6　代碼解析 175 6.5　Attention

178 6.6　本章小結 181 6.7　參考文獻 182 第7章　文字檢測 183 7.1　研究意義 183 7.2　目標檢測方法 185 7.2.1　目標檢測相關術語 186 7.2.2　傳統檢測方法 189 7.2.3　Two-stage 方法 195 7.2.4　One-stage 方法 210 7.3　文本檢測方法 217 7.3.1　傳統文本檢測方法 217 7.3.2　基於深度學習的文本檢測方法 222 7.4　本章小結 228 7.5　參考文獻 228 第8章　字元識別 232 8.1　任務概覽 232 8.2　資料集說明 233 8.2.1　資料集意義 233 8.2.

2　常見識別資料集介紹 234 8.3　評測指標 238 8.3.1　編輯距離 239 8.3.2　歸一化編輯距離 239 8.3.3　字元準確度 239 8.3.4　詞準確率 239 8.3.5　語境相關的評測方式 239 8.4　主流算法介紹 240 8.4.1　傳統光學方法 240 8.4.2　完全基於深度學習的方法 244 8.5　CRNN模型實戰 274 8.5.1　簡介 274 8.5.2　運行環境 274 8.5.3　測試部分講解 274 8.5.4　測試運行結果 279 8.5.5　訓練部分 279 8.5.6　用ICDAR2013資料集訓練CRNN模型 282 8.6　本章小

結 284 8.7　參考文獻 285 第9章　OCR後處理方法 288 9.1　文本糾錯 288 9.1.1　BK-tree 289 9.1.2　基於語言模型的中文糾錯 293 9.2　文本結構化 297 9.2.1　範本匹配 298 9.2.2　文本分類 300 9.3　本章小結 304 9.4　參考文獻 304 第10章　版面分析 306 10.1　版面分析詳解 306 10.2　複雜版面識別 309 10.3　文檔恢復 310 10.4　本章小結 311 10.5　參考文獻 311   推薦序 文字識別（OCR）是視覺感知中一個重要的技術，目的是從照片中提取文字

資訊。這項技術有著廣泛的應用前景。比如，自動駕駛汽車路標識別，或把掃描文檔轉化成結構化的文字資訊以方便檢索。近幾年來，隨著深度學習等技術的發展，文字識別相關技術取得了突破性進展，特別是場景文字的檢測、識別和結構化技術。這些技術的發展使得文字識別在工業界受到了廣泛關注。阿裡巴巴、騰訊、百度、穀歌、微軟等互聯網公司都有大規模的文字識別應用，提供了各式各樣的文字識別相關的服務。 本書系統地介紹了文字識別的各類方法，內容翔實，包括圖像預處理、資料生成與增強、文字檢測、文字識別以及後處理和結構化等，這些方法是文字識別的基礎。同時，本書還介紹了學習這些方法所必需的一些基礎，比如，殘差神經網路以及通用目標

檢測技術。另外，本書詳細地介紹了這些方法具體的代碼實現，供讀者學習和使用。目前，關於文字識別的專業書籍還比較缺乏，本書將給廣大文字識別研究人員和應用人員帶來便利。 本書的作者在文字識別學術研究和產業應用方面有豐富的經驗，書中很好地融合了學術理論和產業化實踐。相信本書的出版對於文字識別技術的普及和發展會產生積極的作用。 ——FCOS，CTPN模型作者，田值  

深度學習影像辨識技術應用於車種車牌及交通標誌辨識

為了解決ocr技術的問題，作者林永然 這樣論述：

在自動駕駛車輛或智慧交通運輸管理系統中，能夠精確地辨識出道路上的交通運輸載具種類、載具上的車牌以及道路兩旁各式各樣的交通標誌乃是非常重要之工作。本論文提出智慧型道路交通資訊整合輔助系統（Intelligent TrafficInformation Assisted Driving System，ITIADS），以深度學習技術整合數種不同影像辨識功能，期能應用於道路影像物件辨識，例如交通標誌、交通工具類型與車牌號碼等，以作為智慧駕駛與運輸管理的重要輔助資訊。本研究建立階層式交通標誌辨識模型，並以交通部制訂的標誌樣本做為基準，以影像擴增的方式增加訓練樣本，於不同狀況下進行交通標誌辨識。本研究以Y

OLO v3進行交通工具圖像辨識，並導入YOLACT實例分割技術，有效地修正了兩個相鄰或部分重疊之物件無法有效分割的情況，此外亦從已辨識之交通工具物件中，進一步尋找車牌影像位置，並以Tesseract-OCR技術進行車牌號碼的辨識，而整合成為一個智慧型道路交通影像辨識系統，實現道路上車種車牌及交通標誌的辨識。在實驗上以車用DVR(Digital Video Recorder)真實記錄白天與晚上在道路上不同場景的影像以進行測試，結果顯示在80公尺以內可達96.8%以上辨識精確度。