有没有基于深度学习的手写识别OCR软件？

一、有没有基于深度学习的手写识别OCR软件？

大家好，我是微学AI，今天给大家带来手写OCR识别的项目。手写的文稿在日常生活中较为常见，比如笔记、会议记录，合同签名、手写书信等，手写体的文字到处都有，所以针对手写体识别也是有较大的需求。目前手写体的识别相比印刷体识别率不是太高，主要有以下几个难点：

1.中文汉字字符级别的类别较多；

2.手写体字符的书写随意性较大, 比如连笔字、草书、行书字体

3.每个人的书写风格不一样

以上难点对手写体的识别都带来了很大难度。本项目先采用paddlehub第三方库包进行手写识别，让大家体验以下。

实现代码模块：

#模型导入
import paddlehub as hub
 
ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_server")
 
import cv2
image_path = '123456.png'
# 读取测试文件夹test.txt中的照片路径
np_images =[cv2.imread(image_path)]
 
results = ocr.recognize_text(
                    images=np_images,         # 图片数据，ndarray.shape 为 [H, W, C]，BGR格式；
                    use_gpu=False,            # 是否使用 GPU；若使用GPU，请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量
                    output_dir='ocr_result',  # 图片的保存路径，默认设为 ocr_result；
                    visualization=True,       # 是否将识别结果保存为图片文件；
                    box_thresh=0.5,           # 检测文本框置信度的阈值；
                    text_thresh=0.5)          # 识别中文文本置信度的阈值；
 
for result in results:
    data = result['data']
    save_path = result['save_path']
    for infomation in data:
        print('text: ', infomation['text'], '\nconfidence: ', infomation['confidence'], '\ntext_box_position: ', infomation['text_box_position'])

chinese_ocr_db_crnn_server 模型代码可以自动下载，一般在默认地址里：C:\Users\***\.paddlehub\modules\chinese_ocr_db_crnn_server，模型里面的文件结构：

手写识别测试图片样例：

识别结果：

text:  每一个人的生命中，都应该有一次， 
confidence:  0.9856153130531311 
text_box_position:  [[162, 20], [836, 31], [835, 100], [161, 88]]
text:  为了某个人而忘了自己，不求有结果 
confidence:  0.9664433598518372 
text_box_position:  [[62, 107], [849, 101], [849, 166], [62, 172]]
text:  不求同行，不求曾经拥有，甚至不求 
confidence:  0.9502739906311035 
text_box_position:  [[52, 184], [850, 177], [850, 256], [52, 263]]
text:  他知道，只求在最美的年华里，遇见他。 
confidence:  0.9504407048225403 
text_box_position:  [[31, 273], [887, 260], [888, 352], [32, 365]]

大家看到对上面的识别效果还行，也可以选择其他手写照片试试，主要识别率不是大家理想的，需要进一步根据相关数据进行训练，如果是字体特别潦草的识别效果不佳，对于正楷字，规范的行书等识别率较高。

同时我们也可以基于PP-OCRv3中英文超轻量预训练模型进行优化手写文字识别模型，将默认预训练模型的准确率从0.03%提升到54%。

小伙伴可以自己进行训练，可使用公开的手写文本识别数据集，包含Chinese OCR, 手写中文数据集CASIA-HWDB2.x等，可直接下载使用进行训练。训练的过程可根据参考文献进行训练，有具体问题可以私信交流哦。

参考文献：OCR手写文字识别 - 飞桨AI Studio

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...(待更新)

二、python图像识别代码ocr

Python图像识别代码OCR：让计算机看懂图片

图像识别技术是计算机视觉领域的研究热点，也是人工智能的重要应用之一。有了图像识别技术，计算机可以更好地理解和分析图像内容，实现从图片中提取信息的能力。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，提供了丰富的图像处理和机器学习库，使得开发图像识别应用变得更加简单高效。

什么是OCR

OCR（Optical Character Recognition）光学字符识别，是一种将图片中的文字转换为可编辑与搜索的文本的技术。OCR技术在如扫描文档的自动化处理、车牌识别、印刷文字识别等众多领域都有广泛应用。Python提供了丰富的OCR库和API，可以轻松实现OCR功能。

Python中的图像识别库

Python中有很多优秀的图像识别库，例如：

• OpenCV：一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析功能。
• TensorFlow：一个广泛应用于机器学习和神经网络的库，可以用于图像分类、目标检测等任务。
• Keras：一个高级神经网络API，基于TensorFlow，可以用于训练和部署深度学习模型。
• Tesseract：一个开源OCR引擎，可以识别多种语言的文字。

使用这些库，可以在Python中轻松地实现图像识别和OCR功能。下面是一个使用Python进行图像识别的示例代码：

三、ocr图像识别技术python

OCR图像识别技术在Python中的应用

随着人工智能技术的飞速发展，光学字符识别（OCR）图像识别技术在各个领域都得到了广泛的应用。其中，在Python编程语言中，借助各种强大的库和框架，开发者可以轻松实现OCR图像识别功能，为用户提供更智能、更高效的体验。

在本文中，我们将深入探讨OCR图像识别技术在Python中的应用，讨论其原理、优势以及实际操作步骤，帮助读者更好地了解这一领域的知识，并能够运用到自己的项目中。

OCR图像识别技术原理

OCR图像识别技术是指利用计算机和相关设备对图像中的文字进行识别和理解的技术。其基本原理是将图像中的文字提取出来，将其转换为计算机可以识别和处理的文本数据，从而实现对文字信息的理解和利用。

在Python中，开发者可以使用诸如Tesseract等OCR库来实现图像识别功能。这些库通过训练模型和算法，可以实现对各种语言文字的识别，为用户提供高效准确的文字识别服务。

OCR图像识别技术优势

OCR图像识别技术具有诸多优势，主要体现在以下几个方面：

• 1. 自动化处理：OCR技术能够对大量的图片进行快速识别，节省人力成本，提高工作效率。
• 2. 准确性高：经过训练的模型可以准确识别图像中的文字，避免出现错误。
• 3. 多语言支持：OCR技术可以支持多种语言的文字识别，满足不同用户的需求。
• 4. 灵活性强：开发者可以根据实际需求定制OCR识别模型，满足不同场景的使用。

OCR图像识别技术Python实践步骤

下面我们将介绍在Python中实现OCR图像识别功能的具体步骤：

1. 1. 安装OCR库：首先需要安装Python的OCR库，例如Tesseract。可以通过pip命令进行安装。
2. 2. 导入库：在Python代码中导入所需的OCR库，引入相关的模块和函数。
3. 3. 读取图片：使用Python代码读取待识别的图像文件，将其加载到内存中。
4. 4. 图像预处理：对图像进行预处理，如图像灰度化、二值化等操作，以便提高文字识别的准确性。
5. 5. 文字识别：调用OCR库的函数对处理后的图像进行文字识别，获取识别结果。
6. 6. 处理识别结果：将识别得到的文字信息进行后续处理，如存储、展示等。
7. 7. 完成识别：完成OCR图像识别功能，实现自动化文字识别服务。

结语

通过本文的介绍，相信读者对OCR图像识别技术在Python中的应用有了更深入的了解。在实际项目中，合理利用OCR技术可以提高工作效率，为用户提供更好的服务体验。

鼓励读者在日常开发中尝试使用OCR图像识别技术，探索其在不同领域的应用，提升自身的技术水平，为数字化转型和智能化发展贡献一份力量。

四、python怎么学习？

1、找一份教程，记住一定是一份，不要在刚学习的时候看太多种教程，会混。认真的看一下python基础

2、边看边练，把自己的想法用代码表述出来，错了没有关系，重要的是体验开发的过程

3、基础差不多了开始学习python的框架，可以根据自己的情况学习 网站，爬虫，数据分析，人工智能的一个或者多个方向。

4、整个学习过程一定要连贯，一定要自律，然后经常去网上刷一些面试题，这样就可以了。

其实问如何学习python也是在问如何自律自学，这个必须根据自己的情况，如果自己管不住自己，就找个培训班让老师管着吧。推荐你去优就业

五、如何学习python？

首先就是学习基本的一些代码，然后做一些小程序，熟悉了之后，再学会用Python的仓库去实现一些大的功能。

六、如何学习Python？

学习一门技术，首先就需要有决心，这个很重要，三天打鱼两天晒网是学不会的。再就是有系统的课程，全面，实用，而且结合项目学习，没有项目不行，项目和理论分开学习也不行，学习这方面必须多练，熟能生巧。可以结合一些书籍来辅助你学习。慢慢的有思路了，可以看看中高级教程，试着解决有难度的问题，深入了解语言的特性和实线，不要间断学习，后期就自己开始搭建项目，看牛人代码，发现新大陆，研究底层实现，学习到这一步就很不错了，总要有个积累的过程。给你推荐一下北京尚学堂的python视频，很实用，讲解的很详细，而且免费的资源不少，结合项目学习的，我现在正在学，推荐给你，那免费的400集就够你养成学习习惯和学习方法了，可以去看看，早点开始学习，可以早点学成。

七、python如何学习？

答：方法：

要学好python，必须从基础学起。首先您需要掌握python的基础语法、表达式与基础程序设计逻辑控制方法，包括顺序、分支和循环等。掌握python的关键字及其作用，数据类型和使用方法等。

然后您需要掌握python的基础库，特别是python标准库的用法。如果您已经对上述东西比较熟悉了，可以再根据你学习python的应用目标选择相应的框架进行学习，比如diango等。

八、怎样学习python？

学习 Python 的话要掌握好三步

第一步是熟练掌握 Python 本身的语法，这是进一步学习和使用 Python 的基础。可以找一本完整而且全面的讲解 Python 基础语法的书，比如说 Mark Lutz 的《Python 学习手册》，认认真真地学习至少两遍，特别是要熟练掌握 Python 中最常用的几种数据结构：列表、字典、元祖和集合，掌握 Python 的函数语法及用法，特别应该理解 Python 函数的各种类型的参数匹配和传递，如位置参数，*args 参数，**kargs 参数等，熟练理解并能灵活运用 Python 的面向对象编程思想和方法，包括其抽象、封装、继承和多态的概念以及多继承中常用的 Mixin 技术，掌握 Python 的异常处理机制，另外对一些比较常用的高级特性，如果属性和装饰器等，也要有所了解，至少在别人的代码中看到时要知道是什么。

第二步便是 Python 的标准库了。可以结合 Python 的标准库文档和一本中文翻译的《Python 标准库》，将其中所有看着顺眼、觉得有用或觉得可能会有用的模块都过一篇。

第三步是针对一个或几个特定的方向和领域学习和掌握一些 Python 的模块和软件包。比如说，如果主要用 Python 做科学计算，则可以深入学习和掌握 numpy、scipy、sympy、matplotlib 等；如果主要用 Python 做统计学、经济学数据分析，可以深入学习 Pandas、statsmodels 等；主要进行机器学习、人工智能方向，可以深入学习 scikit-learn、tensorflow、pytorch 等；如果主要进行大数据方向，可以深入学习 pyspark 等；如果主要用 Python 做 web 编程，则可以学习使用 Django、flask、web2py 等框架。

最后的话 ，需要多多实践

九、深度学习理念？

深度学习是一种主动的、探究式的、理解性的学习，关注学习者高阶思维能力的发展，因此成为当前教学理论的研究热点。但从实践层面来看，很多中小学校对什么是深度学习、如何开展深度教学，还存在诸多模糊的甚至是错误的认识。本期专题从深度学习的本质、理念、模式等方面，探讨如何将深度学习贯穿到基础教育体系中，供读者参考。

从深度学习走向深度教学，一方面是教与学的一致性决定的，另一方面是当前中小学课堂教学普遍存在的局限性决定的。教与学的关系既不是对立关系，也不是对应关系，而是一种具有相融性的一体化关系，离开了教无所谓学，离开了学也无所谓教。学生真正意义上的深度学习需要建立在教师深度教导、引导的基础之上。从本质上看，教育学视野下的深度学习不同于人工智能视野下的深度学习，不是学生像机器一样对人脑进行孤独的模拟活动，而是学生在教师引导下，对知识进行的“层进式学习”和”沉浸式学习”。“层进”是指对知识内在结构的逐层深化的学习，“沉浸”是指对学习过程的深刻参与和学习投入。离开了教师的教学和引导，学生何以“沉浸”？因此，深度学习只有走向深度教学才更具有发展性的意义和价值。同时，我国新一轮基础教育课程改革以来，课堂教学改革依然存在着诸多表层学习、表面学习和表演学习的局限性，“学习方式的转变”往往演变成了教学形式的改变，诸如教与学在程序上的简单翻转和在时间上的粗暴分配。其所体现出来的知识观、价值观、教学观、过程观依然陈旧落后，以学科知识、学科能力、学科思想和学科经验的融合为核心的学科素养依然未能得到实质性的渗透。

深度教学的“深度”是建立在完整而深刻地处理和理解知识的基础之上的。艾根在深度学习的研究中，首次从知识论的角度，论述了深度学习的“深度”的涵义。他认为“学习深度”具有三个基本标准，即知识学习的充分广度（Sufficient Breadth）、知识学习的充分深度（Sufficient Depth）和知识学习的充分关联度（Multi-Dimensional Richness and Ties）。这三个标准，也是深度学习的核心理念。

第一，知识学习的充分广度。充分的广度与知识产生的背景相关，与知 识对人生成的意义相关，与个体经验相关，也与学习者的学习情境相关。如果教学把知识从其赖以存在的背景、意义和经验中剥离出来，成为纯粹的符号，便成为无意义的符号、无根基的概念知识。知识具有强烈的依存性，无论是自然科学的知识还是社会科学或人文学科的知识，都是特定的社会背景、文化背景、历史背景及其特定的思维方式的产物。离开了知识的自然背景、社会背景、逻辑背景，前人创造的知识对后人而言几乎不具有可理解性。随着深度学习的兴起，旨在以广度促进理解的“无边界学习”日益引起人们的重视。可见，知识的充分广度，其实是为理解提供多样性的支架，为知识的意义达成创造了可能性和广阔性基础。

第二，知识学习的充分深度。知识的充分深度与知识所表达的内在思想、认知方式和具体的思维逻辑相关，深度学习把通过知识理解来建立认识方式，提升思维品质，特别是发展批判性思维作为核心目标。所以说，深度学习是一种反思性学习，是注重批判性思维品质培养的学习，同时也是一种沉浸式、层进式的学习。深度学习强调学习过程是从符号理解、符号解码到意义建构的认知过程，这一过程是逐层深化的。

第三，知识学习的充分关联度。知识的充分关联度，是指知识学习指向与多维度地理解知识的丰富内涵及其与文化、想象、经验的内在联系。知识学习不是单一的符号学习，而是对知识所承载的文化精神的学习。同时，通过与学生的想象、情感的紧密联系，达到对知识的意义建构。从广度，到深度，再到关联度，学生认知的过程是逐层深化的。所谓意义建构，即从公共知识到个人知识的建立过程，都需要建立在知识学习的深度和关联度之上。

十、深度学习入门？

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它可以通过学习输入和输出之间的关系来自主地进行模式识别和数据分析。要入门深度学习，你需要掌握线性代数、微积分、概率统计等数学知识，熟悉编程语言如Python、C++、MATLAB等，并了解常见的深度学习框架如TensorFlow、Keras、PyTorch等。建议通过阅读深度学习相关书籍和课程，参加在线或线下的讲座和实践，与其他从业者进行交流和合作来不断提高自己的技能。