1.如何用 Python、百度Flet 和百度OCR 制作批量信息采集小工具——界面篇一
2.飞桨AI实战基于PP-OCR和ErnieBot的源源字幕提取和智能视频问答
3.ipad 快捷指令调用百度接口实现OCR文字识别
4.干货好文实现python之OCR文字识别过程
5.基于Python的一个开源OCR工具，轻松实现批量转文字
6.天若OCR 5.0 出现“该区域未发现文本”处理经过
如何用 Python、码百Flet 和百度OCR 制作批量信息采集小工具——界面篇一
经过几个月的度开筹备，今天我终于有机会继续分享批量信息采集小工具的百度界面设计部分。
在之前的源源jk游戏源码分享篇章中，我们已经构建了基础逻辑，码百本节则专注于界面的度开构建和布局。
Python Flet，百度作为我们的源源首选框架，以其简洁的码百架构和无需复杂前端后端的优势，为快速开发出美观且跨平台的度开应用提供了可能。
1. 设计界面雏形
首先，百度我们导入必要的源源flet模块，接着定义main函数，码百它是界面启动的入口点:
运行这段代码后，我们得到的是一个初始的空白界面。
2. 添加控件和布局
我们从添加基础控件开始，包括ft.Text、文本框和ft.ElevatedButton。先声明这些控件:
尽管已经声明，但还未在界面中使用，所以目前界面空无内容。
在main函数中，我们用Column和Row进行布局。Column用于纵向排列，Row则负责水平布局，包含一个文本、审计源码工具文本框和按钮的组合，这样每行形成一个功能区域。
通过嵌套布局，我们灵活地组织界面元素，使得设计更为直观。
识别日志展示部分则单独放置，与路径选择区并列，不需要Column来包含。
虽然界面有了初步框架，但目前由于没有实际日志，下半部分显得空旷。
3. 菜单栏的添加
为了提升用户体验，我们添加了一个菜单栏，使用AppBar来构建:
AppBar包括标题和右侧的菜单按钮，这里添加了获取口令和识别启动的按钮，中间用Text做间距。
这样，页面的顶部导航就清晰可见。
4. 整体代码概览
完整的代码展示了我们的设计思路和步骤。
5. 待改进之处
当前界面还有一些待优化的地方，如汉字处理、按钮和图标设计，以及对话框等交互功能的实现。这些问题将在后续章节中逐一解决，目标是达到如下的预期效果：
飞桨AI实战基于PP-OCR和ErnieBot的字幕提取和智能视频问答
本次分享带领大家从零开始构建一个基于OCR和LLM的视频字幕提取与智能视频问答项目。项目通过OCR技术实现视频字幕提取，并利用ErnieBot对提取的史上最强源码字幕内容进行理解，进而回答相关问题。最后，使用Gradio搭建应用。旨在为初学者提供快速搭建AI应用的路径，并分享开发过程中的注意事项，希望对感兴趣的同学有所帮助。
项目背景与目标
背景：OCR是一种将图像中的文字转换为机器编码文本的过程。其处理流程包括检测模型、识别模型等多个步骤。PP-OCR是百度提供的产业级OCR解决方案，采用两阶段算法。视频字幕提取则是针对视频中的每一帧图像，提取其中的字幕文字。
目标：借助OCR实现视频字幕提取，采用ErnieBot完成字幕内容理解，并实现智能视频问答功能。通过百度AI Studio平台，利用免费GPU资源快速搭建项目。
百度AI Studio平台介绍
实验在AI Studio平台进行，推荐使用GPU资源以缩短模型训练时间。平台提供免费算力，创建项目时选择NoteBook任务，添加数据集，并根据需求选择CPU或GPU资源。
从零开始实战
项目分为基础与进阶两部分。基础阶段包括CRNN文本识别任务，进阶阶段则结合PP-OCR与ErnieBot搭建应用。下载目录源码
基础：CRNN文本识别任务
核心代码位于"core/"文件夹下。CRNN方法在工业界应用广泛。本节将详细介绍基于PaddleOCR完成模型搭建、训练与预测。数据集包含张图像，前张用于训练，后张作为测试集。
进阶：结合PP-OCR与ErnieBot搭建应用
本项目主要目标包括视频字幕提取与智能视频问答。详细功能实现包括字幕提取、翻译、生成SRT格式文件、视频拼接与问答功能。核心代码位于"ocr-bot/"文件夹下。
应用构建
实现过程涉及OCR文本识别、翻译、SRT文件生成、视频拼接与问答功能。使用Gradio搭建前端界面，集成上述功能。
总结
本次分享覆盖从基础文本识别到应用开发与部署的完整流程。旨在帮助初学者快速入门OCR技术并构建AI应用。后续文章将分享更多Paddle深度学习框架在产业应用中的案例。
ipad 快捷指令调用百度接口实现OCR文字识别
在使用iPad阅读PDF并做笔记时，我曾对现有OCR工具感到不顺手，于是决定尝试自定义快捷指令。在这个过程中，我发现了一位博主（@如河同学）分享的gcc源码编写代码，但出于个人偏好，我选择直接调用百度的OCR接口。对于有一定编程基础的人来说，这个方法可能只需要半小时至一小时来熟悉百度AI接口。虽然手写体识别可能需要更换接口以提高精度，但对于初次接触接口操作的用户，这个过程可能会有些挑战。 操作步骤如下：首先，选择识别区域并复制，然后点击自定义的快捷指令，最后粘贴即可。需要获取access_token，具体步骤如下：登录百度AI开放平台，使用你的百度网盘或相关账号
进入管理控制台，选择文字识别服务
创建新的应用，并更新快捷指令中的API key和secret key
启动快捷方式后，剪贴板中将自动获得access_token
将access_token粘贴到相应位置
如果你使用Notability，记得更新OCR设置以确保基础和高精度选项都开启。如果有遇到问题，建议在评论区留言交流解决方案，因为常见问题可能有重复性。最后，我更新了一个更快速获取access_token的方法，方便大家使用。干货好文实现python之OCR文字识别过程
光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）技术通常用于将转化为文本。Python中实现OCR的方法有多种，其中easyocr和pytesseract是比较常见的选择，但各有优缺点。方法一：easyocr
easyocr是基于深度学习的模块，但安装过程中可能出现与opencv版本不兼容的问题，因此需要谨慎考虑。方法二：pytesseract与Tesseract
pytesseract是基于Tesseract的Python接口，Tesseract由Google赞助，是目前公认的优秀开源OCR系统。它的优点包括部署快、轻量级、离线可用且免费，但中文识别率较低，需要额外训练数据。 安装Tesseract需要安装Pillow和pytesseract，还需将Tesseract添加到系统路径中，并可能需要特定语言的训练数据，如中文的chi_sim.traineddata。 使用pytesseract，识别中的文字需要确保格式清晰、字体规范，如无倾斜、污迹，文字排列整齐。例如，识别poems.jpg和timg.jpg的中文效果可能有差异，彩色的识别效果通常不如黑白。cnocr作为备选
对于只想识别中文的场景，cnocr是一个简洁的选项，但其对复杂排版的处理能力较弱，特别是对于截图或扫描件等印刷体文字，其单行识别功能可能效果不佳。 多行识别函数在cnocr中表现较好，但实际使用时仍需根据具体需求和质量进行评估。基于Python的一个开源OCR工具，轻松实现批量转文字
基于Python的开源OCR工具，实现批量转文字的高效应用
程序员晚枫，又名小红薯，今天为大家带来一款强大的Python工具——poocr，它是一个基于腾讯云OCR接口的开源封装库。此工具支持多种场景的文字识别，包括但不限于身份证、银行卡、发票、车牌和二维码，其识别准确率高达%，只需一行代码即可调用所有功能，大大简化了工作流程。 首先，利用poocr库，你可以轻松创建用户信息收集系统，例如通过识别身份证获取个人详细信息。对于商业应用，如发票管理系统，通过识别发票，可以快速整理和分析财务数据。在停车场管理中，车牌识别功能可以帮助自动计费和车辆管理。至于二维码识别，更是为开发二维码扫描系统提供了便利。 以下是几个示例代码片段供你参考：身份证识别：通过poocr调用相关接口进行用户信息读取
银行卡识别：集成到财务自动化流程中
发票识别：构建发票自动处理系统
车牌识别：优化停车场监控和计费系统
二维码识别：开发二维码扫描和解析应用
如果你在使用过程中遇到任何问题或需要帮助，请直接在下方评论区留言交流，晚枫将尽自己所能提供支持。这个工具的开源特性使得它完全免费且易于集成，为你的工作带来极大便利。天若OCR 5.0 出现“该区域未发现文本”处理经过
记录我的天若OCR识别过程，遇到“该区域未发现文本”的情况，经过以下步骤解决。
我使用了百度文字识别OCR接口。
第一步，尝试更换源，按照老哥分享的方法进行调整，但问题依旧。
第二步，鉴于更换百度接口后出现的问题，我关闭了代理设置，尝试不使用代理，但结果未改善。
第三步，我决定换用有道接口进行尝试。令人惊讶的是，这次使用有道接口后，问题迎刃而解。
整个过程看似神秘，我也不太明白为何百度OCR接口在某些情况下需要切换至有道接口才能正常工作。但问题最终得到解决，这就是结果。
搭建自己的OCR服务，第一步：选择合适的开源OCR项目
搭建自己的OCR服务，首先需要了解OCR的基本原理。OCR是一种将图像中的文字转换为文本的技术，它包含一系列复杂步骤，如图像输入预处理、二值化、降噪、倾斜校正、版面分析、字符切割、特征提取识别，以及后期处理和输出。现成的API服务如百度、阿里云和腾讯等提供了便捷的解决方案，但需付费使用。
对于企业而言，选择开源项目有其原因，可能出于降低成本、定制化需求、或希望深入技术内部的考虑。目前市面上流行的OCR开源项目有PaddleOCR、Tesseract和EasyOCR。PaddleOCR由百度开发，支持丰富的OCR功能和全流程服务，适合寻求强大工具库的企业；Tesseract由HP和Google维护，多语言支持，适合Python开发者；EasyOCR基于Tesseract，语言种类多，适合快速实现的项目。
在实际选择时，企业或个人需根据自身需求、技术能力以及成本预算来评估。例如，若追求高性能和定制化，PaddleOCR可能是个不错的选择；如果对Python熟悉且追求简单易用，EasyOCR可能更合适。然而，若项目需求简单且对成本敏感，直接调用第三方API可能更为便捷。我最终选择了PaddleOCR，期待借此进行深度学习和实战项目开发。