Tesseract， 由Google维护的文字识别工具，支持超过100种语言的识别。其安装步骤如下：

        pip install pytesseract pillow
    

720p， 作为一种高清数字电视格式标准，由美国电影电视工程师协会制定，有效显示格式为：1280×720。SMPTE将数字高清信号的扫描线分为1080P、 太水了。 1080I、720P三种格式，其中720P是在逐行扫描下达到1280×720的分辨率。这种格式的出现，无疑是数字电影成像技术和计算机技术融合的产物。

Python在OCR领域的应用

文字识别， 即tong过计算机视觉技术将图像中的文字转换为可编辑的文本格式，其核心流程包括图像预处理、特征提取、字符分类和后处理。Python凭借其丰富的生态库和简洁的语法，成为OCR开发的理想语言，从头再来。。

EasyOCR：简单易用的OCR库

说真的... EasyOCR， 基于CRNN架构，支持超过80种语言的识别，安装简单：

        pip install paddlepaddle paddleocr
    

提到这个... EasyOCR的优势在于无需训练，开箱即用；只是其劣势在于对低分辨率或手写体识别率有限。

tong过OpenCV进行图像预处理

tong过OpenCV进行图像的二值化、 去噪和倾斜校正，可yi显著提升OCR的识别准确率。 def preprocess_image: img = cv2.imread gray = cv2.cvtColor thresh = cv2.threshold # 倾斜校正 edges = cv2.Canny lines = cv2.HoughLines if lines is not None: angles = for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line angle = 2 * * 180 / np.pi angles.append median_angle = np.median img = rotate_image return img def rotate_image: = img.shape center = M = cv2.getRotationMatrix2D rotated = cv2.warpAffine, flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE) return rotated 说白了... 将预处理后的图像传入Tesseract，可显著提升准确率。 PaddleOCR：高性Neng的OCR库 嚯... PaddleOCR， 由百度开源，包含文本检测、方向分类和识别三模块，支持中英文、多语言和表格识别。安装步骤如下： import cv2 import numpy as np from paddleocr import PaddleOCR def ocr_image: ocr = PaddleOCR result = ocr.ocr for line in result: print ocr_image PaddleOCR的PP-OCRv3模型在精度和速度上达到平衡，适合工业场景。 Python在文字识别领域的应用Yifei常成熟，开发者可根据需求选择合适的工具。无疑， 也是没谁了。 yin为技术的不断发展，OCR技术将geng加普及，并在geng多领域得到应用，走捷径。。