ocr軟體的問題，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

一本書秒殺電腦視覺最新應用：80個Python大師級實例

為了解決ocr軟體的問題，作者張德豐 這樣論述：

★★★★★【電腦視覺】、【80個Python大師級實例】★★★★★ 鷹眼王者的銳利捕捉，電腦視覺應用精準秒殺！ 　　本書技術重點 　　✪Python電腦視覺基礎，包括常用的函數庫 　　✪各種去霧演算法、空域增強，時域增強，色階調整、Hough變換檢測 　　✪分割車牌處理、包括定位，字元處理及辨識 　　✪分水嶺演算法，用在醫學診斷 　　✪CNN及SVC手寫數字辨識、使用AlexNet 　　✪OCR原理及實作、小波技術處理 　　✪SVD、PCA、K-Means圖型壓縮原理 　　✪圖型搜尋、比對、角點特徵偵測、Harris演算法、FAST演算法 　　✪運動目標偵測、幀差分法、背景差分法、光流

法 　　✪浮水印技術、大腦影像分析、閾值分割、區域生長實作 　　✪自動駕駛實作、包括環境感知、行為決策，路徑規劃及運動控制 　　✪物件偵測，包括RCNN及YOLO 　　✪視覺分析應用實例，包括Arcade Game製作，停車場自動車牌辨識系統開發 　 本書特色 　　◎案例涵蓋面廣、實用、擴充性、可讀性強 　　本書以「概述+ 案例」的形式進行編寫，充分強調案例的實用性及程式的可擴充性，所選案例大多數來自日常生活中，應用性強。另外，書中每個案例的程式都經過偵錯與測試，同時程式碼中增加了大量的解釋說明，可讀性強。 　　◎點線面完美結合，兼顧性強 　　本書點線面兼顧，涵蓋了數位影像處理中幾乎所有的

基本模組，並涉及視訊處理、對位拼接、數位浮水印等進階影像處理方面的內容，全面講解了基於Python 進行電腦視覺應用的原理及方法，內容做到完美連結與統籌兼顧，讓讀者實現了由點到面進行發散性延伸。  

ocr軟體進入發燒排行的影片

評估與改進Tesseract運用於彩色網頁的光學字元辨識

為了解決ocr軟體的問題，作者陳奕誠 這樣論述：

在過去，光學字元辨識的成敗往往跟特徵值的擷取有著密不可分的關係，假如沒能有效的提取出重要的特徵，其辨識結果必然不如預期。而隨著硬體設備及運算能力的提升，讓深度學習成了近年來的熱門領域，它的強大在於自動抽取特徵的能力，理論上能夠有效的尋找出好的特徵來提升光學字元識別的辨識能力。根據IBM估計，全世界一年花費約 2 兆 5 千萬美元在將儲存於傳統媒體之非數位化文件，以人工鍵入的方式轉化為數位化文件，若能夠提高光學字元辨識的辨識率到達可用的標準，就可以大幅省下時間且降低成本。如今未能有辨識率達到100%的工具，原因是辨識圖像的來源有多種不同的情況，例如掃描文件和相機拍照的雜訊、複雜的排版、文字和背

景的顏色、大大小小的圖標、不同的語言以及字體，都會大大的影響辨識結果。本研究之目的在於尋找一個有效提升OCR軟體辨識率的方法。辨識所使用的圖像為網頁截圖，即沒有雜訊以及矯正過後的影像。由於電腦字體為True Type Font，即使相同頁面在不同的螢幕上截圖都有可能不同。在測試當中，Google Vision的辨識率是最好的，但Google Vision是一個cloud service，由於許多工廠的機台只允許使用內網，並不能對外連網，因此選用open source的Tesseract 4.0。實驗中發現，若直接使用Tesseract 4.0來對彩色的網頁進行辨識，它的辨識率非常低，但經過前處

理後，辨識率就能大幅的提升。另外針對每一個頁面進行個別訓練，並無法有效的提升辨識率，原因是網頁中的內容排版複雜，且字型的大小不固定，由於Tesseract 4.0基於LSTM，若遇到大小不同的文字被判斷為同一行，都會影響它的辨識結果。

Python實戰聖經：用簡單強大的模組套件完成最強應用(附影音/範例程式)

為了解決ocr軟體的問題，作者鄧文淵,文淵閣工作室 這樣論述：

　　【Python系列書在台累計銷量突破10萬冊】    　　Python開外掛，開發實戰超進化！  　　橫跨15大領域，全面掌握最熱門的重量級技術應用！    　　給需要本書的人：  　　★有一些Python語法基礎，但想要更進一步挑戰開發應用的人  　　★對Python許多話題與開發方向有興趣，但卻不知如何下手的人  　　★已經有研究主題，想要找尋加速升級自己專案方法的人  　　★有程式開發經驗，想要快速累積成果，獲得成就感的人    　　善用Python的智慧結晶  　　站在巨人的肩膀快速掌握開發應用    　　Python號稱萬用語言，語法簡潔，應用領域廣泛，透過Python模組與

套件，可以減少大量重複性的程式碼，讓開發更加便利，所以不只受到許多程式人的青睞，也受到初學者的喜愛。    　　本書介紹許多熱門且精彩實用的 Python 模組套件，涵蓋網路爬蟲、多媒體圖片影音處理、語音文字處理、金融應用、臉部辦識分析、圖片偵測辨識、自然語言分析、自動化處理、多媒體機器學習、無程式碼機器學習，以及其他許多領域。在開發實作過程中，可體驗這些Python模組套件帶來的強大應用，而對於在開發卡關的人來說，也有機會找出掙扎已久的盲點，成為解決無能為力的關鍵，進一步突破開發瓶頸。    　　【超強雲端開發平台】善用 Google Colab，沒有成本負擔，又能在高效能的環境裡進行各種主

題的開發應用。    　　【數據資料擷取】利用不同模組套件，快速在網路中爬取，精確分類收集，無論是新聞、金融、圖片、影片的資料類別，都能在瞬間快速完成。    　　【多媒體檔案處理】進行圖形、聲音、影片的調整、剪輯與合併等作業，將複雜繁鎖的流程化為快速又準確的自動化操作。    　　【電腦視覺實踐】AI人工智慧中除了圖片偵測、標註與辦識，進階的人臉辦識、情緒分析、口罩偵測，都能在 Python 模組套件的串連下，利用極短的程式碼完美實現。過去視為困難無解的任務，現在就是那麼簡單!    　　【自然語言應用】無論是語言辨識翻譯、文句分詞、簡繁轉換或語意統計，更進一步的文章摘要、情緒分析、語音機器

人等應用，都能逐步完成。    　　【快速自動化操作】將大量複雜的工作流程加入智慧的腦袋，用自動化操作完成過去要花費大量時間、人力、物力的工作，提升工作效能。    　　【多媒體機器學習新利器】電腦視覺的進階開發應用層面很廣，無論是臉部偵測、臉部特徵、手部偵測、姿勢偵測、人體整合偵測、3D物體偵測，都能運用模組套件結合不同資源進行開發，在最少的程式碼裡得到最好的效果。    　　【無程式碼機器學習新領域】革命性的機器學習模式，利用雲端工具讓開發者在極簡程式碼，甚至不用程式碼的狀況下進行大規模資料訓練，簡化以往模型產生的複雜動作。    　　【打造模組套件】除了享受別人的開發成果，也能打造自己的

模組套件，將自己開發的成果包裝並上傳到網路分享，成為許多人專案開發的神隊友。    　　超值學習資源：  　　範例程式檔/無程式碼機器學習開發影音教學  　　Google Colab雲端開發平台入門影音教學 

藍芽無線光學投影翻譯筆

為了解決ocr軟體的問題，作者寧毅 這樣論述：

本論文提出一種能夠降低成本同時提高使用便利性的翻譯筆，其構造為前端光學鏡頭讀取書本上的英文單字，翻譯筆再將讀取到的英文單字轉換成灰階BMP格式，利用翻譯筆內建的藍芽無線發射器將讀取到的英文單字圖形檔送到智慧型手機。借助智慧型手機上的OCR軟體(Optical Character Recognition光學字元識別)將圖形檔轉換成文字檔，此文字檔自動傳送給在智慧型手機內部的翻譯軟體，翻譯軟體查詢該英文單字的翻譯中文之後，將中文編碼透過軟體轉換成中文字形，再經由藍芽傳送回給翻譯筆，翻譯筆收到該中文字形後控制投影裝置將中文投射在書本上面。為了要降低成本，必須要極大的簡化翻譯筆上面的零組件，降低零組

件的規格，將該執行的運算和資料庫功能盡可能的透過藍芽無線傳輸，傳送到智慧型手機上面執行，翻譯筆上只剩下I/O裝置，提升使用者在操作上的便利性。