CnOCR：PyTorch/MXNet下的多语言文字识别工具包

资源摘要信息:"CnOCR是一个在Python 3环境下开发的光学字符识别工具包，专门用于识别不同语言的文字。CnOCR支持简体中文、繁体中文、英文以及数字识别，并且可以处理竖排文字。该工具包预先集成了20多个训练好的模型，覆盖多种应用场景，用户可以直接安装后使用，同时也支持用户根据需要自行训练模型。模型根据不同的使用场景分为三类：scene、doc和number。scene类模型主要用于识别拍照图片中的文字；doc类模型则适用于识别规则文档的截图，例如书籍扫描件；number类模型专注于识别纯数字字符，适用于识别银行卡号或身份证号等场景。除了提供识别功能，CnOCR还包括简单的模型训练命令，以便用户能够根据自己的需求定制和优化模型。" 知识点详细说明： 1. OCR技术与应用 光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）是一种将图像中的文字转化为可编辑文本的技术。CnOCR作为一个基于Python的OCR工具包，为开发者提供了一种快速识别图像中文字内容的手段，可以广泛应用于图像处理、数据录入、内容管理等领域。 2. 中文和英文文字识别 CnOCR支持中文（简体和繁体）以及英文的文字识别，使得其应用场景覆盖了包括但不限于中文文档的数字化、英文文献的整理、多语言数据的快速录入等。繁体中文的识别虽然只支持部分模型，但为处理历史文献或面向港澳台地区的应用提供了可能性。 3. 竖排文字识别 在处理古籍、历史文献或某些特殊的艺术作品时，文字往往是竖排的。CnOCR能够处理竖排文字，使其在文化保护和研究领域具有独特的应用价值。 4. 预训练模型与自定义训练 CnOCR提供20多个预训练模型，覆盖不同的应用场景，用户无需从零开始训练模型，可以直接应用到自己的项目中。同时，它也允许用户根据特定需求使用简单的命令来训练自己的模型，增加了解决问题的灵活性。 5. 模型分类 CnOCR将模型按照使用场景分为scene（场景图片）、doc（文档图片）和number（纯数字图片）三个类别。这种分类有助于用户根据实际需求选择最合适的模型，提高文字识别的准确性和效率。 6. PyTorch/MXNet框架 CnOCR作为PyTorch和MXNet框架下的工具包，受益于这些深度学习框架的丰富功能和高效的计算能力。开发者可以在熟悉这些框架的基础上，更方便地使用和扩展CnOCR的功能。 7. 资源文件说明 文件名称列表中的"cnocr-master"表明用户可以通过访问这个名称所指向的源代码仓库，获取到CnOCR的最新版本和源代码。这为需要进行定制开发或贡献代码的用户提供了一个直接的入口。 CnOCR作为一款开源的OCR工具包，利用了深度学习技术来提高文字识别的准确率，通过提供预训练模型和自定义训练命令，大大降低了技术门槛，使得非专业人员也能快速上手使用。同时，其对中文、英文及数字的全面支持，使得它在多语言环境下具有广泛的应用前景。