Это мой первый пост об оптическом распознавании текста (OCR) с использованием Tesseract. Tesserast это очень популярная open source библиотека для OCR поддерживаемая Google, которая дает высокие результаты точности и поддерживает более 100 языков. В этом посте я расскажу как можно работать со стандартным словарем для языковой модели Tesseract и настроить его под свои нужды. Кому интересно, прошу под кат. Читать дальше →
Tesseract — это движок оптического распознавания символов (OCR) с открытым исходным кодом, является самой популярной и качественной OCR-библиотекой. OCR использует нейронные сети для поиска и распознавания текста на изображениях. Tesseract ищет шаблоны в пикселях, буквах, словах и…
Прочитать картинку, сохранить текст, обработать текст, получить результат довольно просто. Хочу рассказать как этот результат отобразить для пользователя на ранее прочитанной картинке, например выделить кусочек текста содержащий целевое предложение. Такая задача будет полезна при выделении важной части текста и демонстрации её руководству в виде картинки. Читать далее
Данная статья описывает процесс создания проложения для распознавания текста на изображении и общения с распознанным текстом. В процессе разработки используются: Язык: PythonОптическое Распознавание Символов(OCR): Paddle OCRПлощадка для языковой модели: OllamaБольшая языковая модель(LLM): qwen2:7bСетевой фреймворк для API: FastAPI Читать далее