文字检测、分割、识别可用资源
OpenCV示例:链接 用到了Neumann L., Matas J.: Real-Time Scene Text Localization and Recognition, CVPR 2012论文提到的算法以及tesseract工具。tesseract是一个开源的OCR开发工具,之前由google发布,现在放在Github上, 链接。在linux上安装,可以参考:ubuntu安装教程链接,C
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OpenCV示例:链接 用到了Neumann L., Matas J.: Real-Time Scene Text Localization and Recognition, CVPR 2012论文提到的算法以及tesseract工具。
tesseract是一个开源的OCR开发工具,之前由google发布,现在放在Github上, 链接。
在linux上安装,可以参考:ubuntu安装教程链接,CentOS安装教程链接。
在window系统上,使用Visual Studio进行编译安装,可以参考:使用VS2013安装教程链接,基于VS2012和VS2013的tesseract工程文件放在:使用VS2012安装教程链接, 使用VS2013安装教程链接。
在上述文件安装完成后,就可以得到最终的文字检测和识别结果了:
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