搜索资源列表
OCR_Tessract2
- Google开源OCR Tessract2，最强的免费OCR引擎。
tesseract-3.01-win_vs
- tesseract源代码，hp开发，后来google接管，进行OCR识别-tesseract source code, hp development, and later taken over google, the OCR recognition
train
- 用于自动化训练Tessact OCR的程序，用powershell编写而成，可以在windows下运行，（请先安装powershell运行环境）。 如果没有此程序，训练过程将是极端艰苦的。（可参见官方手工训练教程：）http://code.google.com/p/tesseract-ocr/wiki/TrainingTesseract3 使用方法： 1. 将train.ps1文件放在Tesseract的bin目录下； 2. 进入Powershell环境，运行命令：PS
tesseract-1.03.tar
- A commercial quality OCR engine originally developed at HP between 1985 and 1995. In 1995, this engine was among the top 3 evaluated by UNLV. It was open-sourced by HP and UNLV in 2005. (NOTE: We re migrating to code.google.com. Please see the forums
SimpleTranslate
- OCRC程序,全球第一的,google采用的,很强大的ocr程序-OCRC procedures, the first in the world, google used, it is a powerful program ocr
tesseract-2.04.tar
- 一个google的OCR源码，非常实用 tesseract-2.04.tar-simple OCRsec tesseract-2.04.tar
tesseract-ocr-3.02-vs2008
- GOOGLE的OCR软件，可用于文件的自动识别，支持中文-GOOGLE OCR software, can be used for automatic file recognition, support Chinese
OcrDEMO_VCPP
- 本文介绍如何设置索引使用OCR技术的图像文件（包括TIFF，PDF，JPEG，BMP...）。下面描述的索引利用微软的IFilter技术，正因为如此，是不特定于SharePoint，但可用于任何产品使用Microsoft索引：微软搜索，桌面搜索，SQL Server搜索，并通过与谷歌桌面插件搜索。但是，我使用它与微软的Windows SharePoint Services2003。对于其他产品，注册可能需要略有不同。-This article describes how to set up th
tesseract-ocr-3.02.02.tar
- TESSERACT可能是最準確的開源OCR引擎。結合Leptonica圖像處理庫，它可以讀取多種圖像格式，並轉換為文本在超過60種語言。這是前3發動機的1995年UNLV精度的測試之一。在1995年和2006年之間，有一點就可以完成的工作，但自那時以來，它已經被廣泛的谷歌改善。它是根據Apache許可證2.0。 支持的平台 在Linux，Windows TESSERACT工程（含VC + +速成或Cygwin）和Mac OSX。詳細信息和安裝說明，請參閱自述文件。它也可以被編譯為其他平台
tesseract-ORC-test1
- 这是把google中的OCR进行改进后的一个程序，识别光学字符-This is the google for improved OCR in a program, optical character recognition
SuperPictureBrowsing
- 利用goolge ocr 3.02识别图片中的英文字符，里面包含了google的英文识别语言库-Use goolge ocr 3.02 identify pictures of English characters, which contains the English language library to identify google
OCR
- 对8,24,32位BMP图像进行二值化，倾斜校正，字符分割，位置判断并且利用GOOGLE的开源识别字库进行字符识别的OCR代码-8,24,32 bit BMP images to binary, skew correction, character segmentation, to determine the location and use of open source GOOGLE character recognition character recognition in OCR code