1.公告栏怎么添加字
2.OCR文字识别软件系统（含PyQT界面和源码，主页主页附下载链接和部署教程）

公告栏怎么添加字

       登录新浪博客，画框画框输入“登录名”、源码源码“密码”和“验证码”后点击“登录”。设置

       点击进入主页上方的主页主页“管理博客”。

       点击左侧“自定义设置”中的画框画框hashtable 源码“定制我的首页”。

       选择“添加模块”，源码源码在出现的设置对画框内的左侧“我的公告栏”中，点击“发布新的主页主页公告”。

       在“公告标题栏”内书写公告标题。画框画框然后在“公告简介”内书写公告内容。源码源码如需添加，设置请点选“显示源代码”把带有地址的主页主页代码粘贴进编辑框即可。

       点击“保存”，画框画框在“我的源码源码公告栏”下面点选“使用该模块”，然后点击下方的“选取”。此时，共享源码免费下载你所写的公告栏将会在页面上出现。

       将添加的“我的公告栏”拖到喜欢的位置，点击“保存设置”。当系统提示“模块设置成功”，点击“确认”完成添加公告栏。

       回到首页，你的公告栏将出现在你设置的位置上。

OCR文字识别软件系统（含PyQT界面和源码，quartz.net源码附下载链接和部署教程）

       OCR文字识别软件系统，集成PyQT界面和源码，支持中英德韩日五种语言，提供下载链接和部署教程。系统采用国产PaddleOCR作为底层文字检测与识别技术，支持各种文档形式的文字检测与识别，包括票据、证件、对手盘公式源码书籍和字幕等。通过OCR技术，将纸质文档中的文字转换为可编辑文本格式，提升文本处理效率。系统界面基于PyQT5搭建，用户友好，具有高识别率、低误识率、悟空打卡平台源码快速识别速度和稳定性，易于部署与使用。

       OCR系统原理分为文本检测与文本识别两部分。文本检测定位图像中的文字区域，并以边界框形式标记。现代文本检测算法采用深度学习，具备更优性能，特别是在复杂自然场景下的应用。识别算法分为两类，针对背景信息较少、以文字为主要元素的文本行进行识别。

       PP-OCR模型集成于PaddleOCR中，由DB+CRNN算法组成，针对中文场景具有高文本检测与识别能力。PP-OCRv2模型优化轻量级，检测模型3M，识别模型8.5M，通过PaddleSlim模型量化方法，将检测模型压缩至0.8M，识别压缩至3M，特别适用于移动端部署。

       系统使用步骤包括：运行main.py启动软件，打开，选择语言模型（默认为中文），选择文本检测与识别，点击开始按钮，检测完的文本区域自动画框，并在右侧显示识别结果。

       安装部署有多种方式，推荐使用pip install -r requirements命令，或从下载链接获取anaconda环境，下载至本地anaconda路径下的envs文件夹，运行conda env list查看环境，使用conda activate ocr激活环境。

       下载链接：mbd.pub/o/bread/mbd-ZJm...