Chineseocr代码

以下是使用Python编写的ChineseOCR代码示例：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from crnn import CRNN
from utils import resize_image, decode_ctc

# 加载模型
model = CRNN()
model.load_weights('chineseocr.h5')

# 加载图片
img = cv2.imread('test.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 图片预处理
img = resize_image(img, 32)
img = np.expand_dims(img, axis=-1)
img = np.expand_dims(img, axis=0)

# 预测结果
y_pred = model.predict(img)
y_pred = y_pred[:, :, :]
out = decode_ctc(y_pred)

print(out)

在此代码示例中，我们使用了CRNN模型来进行中文OCR识别。输入图片经过预处理后，传入模型进行预测，最终输出识别结果。注意，这里的`crnn`和`utils`是自己编写的模块，需要根据实际情况进行修改。

相关问题

Chinese ocr

Chinese OCR是一个用于中文自然场景文字检测和识别的工具。它基于YOLO3和CRNN算法实现。YOLO3是一种目标检测算法，而CRNN是一种端到端的文本识别网络，结合了CNN、GRU/LSTM和CTC。该工具目前主要支持darknet，但也支持keras、tensorflow和pytorch。然而，未来的发展方向将主要集中在darknet上。你可以在GitHub上找到该工具的代码和训练好的模型。如果你想使用pytorch版本的OCR模型，你可以直接下载已经训练好的模型。如果你想使用keras版本的OCR模型，你需要将下载的模型转换成keras格式。此外，你还可以从百度网盘上下载数据集，该数据集包含约364万张图片，用于训练和验证。这些图片是通过对中文语料库进行随机变化生成的，包含汉字、英文字母、数字和标点符号。每个样本包含10个字符，图片分辨率统一为280x32。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Chineseocr:YOLO3+CRNN （基于windows+pytorch安装试用）](https://blog.csdn.net/zephyr_wang/article/details/105153251)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [chinese-ocr自然场景下不定长文字识别（ctpn + densenet）](https://blog.csdn.net/weixin_42861043/article/details/89705021)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

uniapp ocr识别代码

UniApp 的 OCR (Optical Character Recognition，光学字符识别) 功能通常通过集成第三方插件或者 SDK 来实现文本识别。由于 UniApp 是基于 Vue.js 构建的应用框架，你可以使用一些开源库，如 Tesseract.js 或者 Alibaba Cloud 的 EasyOCR，它们提供 JavaScript 版本的 API 可以适配到 UniApp 中。

以下是一个简单的使用 Tesseract.js 实现 OCR 的步骤：

1. 安装依赖：在 UniApp 的项目中安装 Tesseract.js 插件，可以使用命令行工具 `uni-app` 的 `npm` 或 `yarn` 进行安装：

   uni-app install tesseractjs

2. 引入并初始化：

   import * as tesseract from 'tesseract.js';

   tesseract.recognize('image_path', 'chinese') // 识别中文，替换为你的图片路径
     .then(({ data }) => {
       console.log(data.text); // 输出识别的文字
     })
     .catch(error => {
       console.error(error);
     });

3. 注意权限：对于本地文件，需要用户授权才能访问。对于网络图片，则需要确保图片URL是可用的。