单位代码：10293 密级：公开
专业学位硕士论文
论文题目：基于Zynq-7000平台的字符识别系统
研究与实现
Research and Implementation of Character Recognition System Based on
Zynq-7000
Thesis Submitted to Nanjing University of Posts and Telecommunications for the Degree of
Master of Engineering
By
Wang WeiDong
Supervisor: Prof. Zhu WeiPing
February 2016
南京邮电大学学位论文原创性声明
本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
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与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
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研究生签名：_____________ 日期：____________
南京邮电大学学位论文使用授权声明
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涉密学位论文在解密后适用本授权书。
研究生签名：____________ 导师签名：____________ 日期：_____________
摘要
随着机器视觉相关技术不断发展，嵌入式机器视觉相关应用已经渗透到我们日常生活的方方面面，例如自动驾驶汽车、智能化游戏机以及工业流水线中的智能机械臂都是嵌入式机器视觉的具体应用。但是，受传统嵌入式处理器计算能力不足的限制，很多现实场景应用（实时高清图像处理、高帧率实时视频处理）难以达到实时处理的要求，且传统设计方法已经满足不了产品对于小型化、低功耗以及处理庞大图像数据集的要求。
本文基于Xilinx Zynq-7000平台，通过软硬件协同设计的方法，将字符识别系统进行软硬件划分，其中图像预处理模块在Zynq平台的可编程逻辑部分实现，字符提取和字符识别模块则在Zynq平台的处理器系统实现，满足了系统对高清字符图像实时处理的要求。本文主要完成了以下几个方面的工作：
首先介绍了字符识别系统的基本模块构成，以及整个字符识别系统的处理架构和处理流程，对每个处理模块涉及的算法，进行了详细分析、验证，提出了每个模块具体的实现方案。
其次分析了Zynq SoC的硬件架构，详细描述ZC702开发板各个功能模块单元。针对Zynq 平台，实现了嵌入式Linux操作系统U-boot的构建，完成了Linux内核编译以及ramdisk根文件系统移植。针对特定的图像处理开发，进行了开源机器视觉库OpenCV移植以及交叉编译工具链构建。
然后基于Xilinx软硬件协同开发工具Vivado HLS，介绍了Vivado HLS视频处理架构以及视频开发流程。完成了预处理硬件加速模块的功能设计，在PC机上进行了相关测试。针对Vivado HLS视频开发流程，完成了预处理HLS代码设计，对HLS综合生成的IP进行相应系统集成，给出了预处理硬件加速模块的性能分析。
最后介绍了整个软硬件系统的基本架构，详细描述了硬件系统具体开发流程，完成了字符识别系统软件部分关键代码的实现，对整个字符识别系统进行了测试。
关键词: 硬件加速，Zynq-7000，OpenCV，OCR
Abstract
With the continuous deepening of the machine vision technology, applications which is related with embedded machine vision have penetrated into all aspects of our daily life. Such as automatic driving car, intelligent game, as well as some industrial applications of automation equipment, are embedded in specific applications of machine vision. However，due to the limitations of traditional PC computing power, a lot of real-life scenarios of application(real-time HD image processing, high frame rate real-time video processing) are very difficult to meet the requirements of real-time processing, and traditional design methods has failed to meet the product for miniaturization, low power consumption and processing large image data sets of requirements.
The design is based on Xilinx Zynq-7000 platform, through the method of hardware and software co-design, completed the design of embedded character recognition systems to meet the definition of a character image processing real-time requirements. The design work is mainly done several of the following areas:
Firstly, it introduces the basic module of character recognition system, and the processing flow of the whole character recognition system, and completes the algorithm implementation of each module.
Secondly, the hardware architecture of Zynq platform is introduced, and the specific platform module of character recognition system is described in detail. And the embedded Linux operating system is built, including the transplantation of U-boot, the kernel of the compiler and the construction of the file system. The transplantation of open source computer vision library is realized.
Thirdly, this paper focuses on the Xilinx hardware and software collaborative development tools Vivado HLS, including input and output file of HLS composition, HLS function library and HLS project development process, and introduces the Zynq SoC video processing architecture and the specific video processing process. And OpenCV and HLS were used to realize the pretreatment module, and the pretreatment of HLS was analyzed.
Finally,the software and hardware development process of the whole character recognition system is described in detail, and the whole system is tested and the results are given.
Key words: hardware acceleration, Zynq-7000, OpenCV, OCR
目录
第一章绪论 (1)
1.1
研究目的和意义 (1)
1.2
国内外研究现状和发展趋势 (2)
1.3
论文研究内容和结构 (4)
第二章字符识别算法的研究与应用 (5)
2.1
图像预处理 (5)
2.1.1 图像灰度化 (5)
2.1.2 图像滤波 (6)
2.1.3 图像二值化 (7)
2.2
字符定位与分割 (9)
2.2.1 字符定位 (9)
2.2.2 字符分割 (10)
2.3
字符识别 (11)
2.3.1 基于模板匹配的字符识别算法 (11)
2.3.2 基于BP神经网络的字符识别算法 (12)
2.4
本章小结 (14)
第三章系统平台构建 (15)
3.1
Zynq-7000硬件平台介绍 (15)
3.1.1 应用处理单元 (15)
3.1.2 通用外设 (17)
3.2
Xilinx高层次综合工具HLS (18)
3.2.1 HLS基本构成 (19)
3.2.2 HLS函数库 (20)
3.2.3 HLS开发流程 (21)
嵌入式Linux系统构建 (23)
3.3
3.3.1 交叉编译环境搭建 (24)
3.3.2 U-boot构建 (24)
3.3.3 uImage编译 (25)
3.3.4 ramdisk根文件系统构建 (25)
3.4
OpenCV开发环境构建 (28)
3.4.1 Linux平台下OpenCV环境搭建 (29)
3.4.2 ZC702平台OpenCV移植 (29)
3.5
本章小结 (30)
第四章预处理硬件加速设计 (31)
4.1
Vivado HLS视频处理开发 (31)
4.1.1 Zynq SoC的视频处理架构 (31)
4.1.2 Vivado HLS视频库和接口库 (32)
4.1.3 Vivado HLS视频开发流程 (33)
4.2
基于OpenCV的预处理设计 (35)
4.2.1 预处理功能模块设计 (35)
4.2.2 基于OpenCV的预处理程序设计 (36)
4.3
基于HLS的预处理设计 (37)
4.3.1 预处理HLS程序设计 (37)
4.3.2 预处理硬件加速模块设计 (39)
HLS性能分析 (40)
4.4
4.5
本章小结 (41)
第五章字符识别系统的设计与实现 (42)
5.1
软硬件协同设计 (42)
5.2
字符识别系统硬件设计 (43)
5.2.1 硬件设计架构 (43)
5.2.2 硬件设计流程 (44)
5.3
字符识别系统软件设计 (46)
5.3.1 软件设计架构 (46)
5.3.2 字符识别模块设计与实现 (46)
5.4
系统调试 (49)
5.4.1 调试流程 (49)
5.4.2 调试结果 (50)
5.5
本章小结 (51)
第六章总结与展望 (52)
6.1
论文总结 (52)
6.2
研究展望 (53)
参考文献 (54)
附录一攻读硕士学位期间参加的科研项目 (56)
致谢 (57)
南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第一章绪论
第一章绪论
1.1
研究目的和意义
近年来，随着机器视觉理论研究不断深入和技术不断革新，机器视觉相关技术越来越多地应用在工业各个领域中，其中工业中的字符识别技术，就是嵌入式机器视觉技术在工业领域中一种具体应用。在工业产品中，常常用产品标识来进行产品说明，这些标识往往包含大量的文字信息（生产日期、产品编号、检验日期等）。通过这些信息，可以对产品质量或属性进行追踪，能更好地帮助企业对产品生产进行管理和监控。但是，随着企业生产力不断发展，产品种类和数量不断地增长，传统的产品监控和追踪方式，已经满足不了企业对产品管理的需求，且传统方法费时费力，容易产生不必要的错误，这些错误往往会导致统计信息准确率不高，为此会产生不必要的麻烦。因此，如何快速、准确地处理这些标识信息已成为相关行业首要解决的问题。
工业中的字符识别技术，就是通过工业摄像机读取包含文字标识的图像信息，然后利用相应的处理器将图像中的字符进行提取，最终能够将图像中的字符识别出来[1]。基于机器视觉的字符识别技术已经广泛地应用在车牌识别、银行卡序列号检测、二维码标识识别以及纸币冠字号检测中。为了更好地适应字符识别产品对于字符识别准确率的要求，基于机器视觉的字符检测系统已经广泛地应用在工业产品检测中。
传统的字符识别技术基于独立的扫描设备和计算设备，导致实际设备体积比较大，生产成本相对而言也比较高，且受传统嵌入式处理器计算性能的限制，很多设备在处理高清图像和高帧率实时视频时计算能力不足，严重限制了嵌入式机器视觉设备进一步发展[2]。另外，一些字符识别设备虽然降低了设计成本和缩减了设备体积，但是这些设备功能比较单一且系统模块化、集成化比较低，同样存在处理器计算性能不足的问题。为了更好地解决上述问题，本课题基于Zynq-7000平台，通过对系统进行软硬件划分，设计了一个软硬件协同处理的字符识别系统。本设计的优势在于对整个字符识别系统相关模块进行软硬件划分，优化资源分配，部分字符识别算法进行硬件加速，部分算法则用软件方法进行实现。这样设计的优势在于能更加灵活地根据实际开发需求和开发成本，选择合理的解决方案。另外，还可以在减少设计成本的前提下，对产品进行升级和改进。因此，基于Zynq软硬件协同设计的机器视觉解决方案，能更好地满足嵌入式机器视觉的应用和发展，也具有更高的应用价值和更广阔的市场前景。
文字识别软件OCR哪个最强 目前识别中文功能最强的文字识别软件（OCR）是什么? 目前识别英文功能最强的文字识别软件（OCR）是什么? 比如我有一幅扫描的文档的jpg图片，有点歪。想把上面文字用ocr自动识别出来。用过了紫光ocr，尚书都不顶事，搞出来一堆乱码。想问问有没有更专业的软件？ 一、汉王 感觉比紫光好，可以识别表格，新版汉王5800，还没有装。 二、清华紫光 以前7.5用过很多次，基本还可以，文科类书籍识别还不错，新版紫光9.0，应该有提高。 三、慧视小灵鼠 号称很厉害，用手机拍得都行。 四、尚书 有表格识别，大概很中庸，用的人不多。 五、丹青 能识别繁体 六、cajviewer 6.0 不是专用识别软件，内部应该是汉王的核心。 七、Microsoft Office Document Imaging office2003中内含，2003装过一次，发现access到入数据不顺，就改回用2000，还没有注意到，不知道对公式识别是否有相当的作用，想想和word结合比较强，这是应该的。 八、FineReader v7.0 Professional 据说很牛的英文识别软件，是俄国人搞的，天空软件有下，汉字也有，只是没有地方下到。 九、ABBYY e文识别。 十、TextBridge e文识别 英文识别最好的软件应该是Scansoft.OmniPage.Pro 识别效果超级棒 OmniPage Pro 15 售价$18000的OCR软件 以下是简单介绍: 最強的英文辨識軟體?唯一可以將PDF 轉換成Office 的軟體 ．全世界最強的英文OCR，辨識率超過99％ ．設定頁數及辨識範圍 ．辨識Adobe PDF 文件(包括影像檔的文件) ．將文件圖形和影像直接轉成XML, PDF, TIFF…等格式 ．保留原始掃瞄文件的格式 ．輕鬆辨識表格、試算表 ．大幅提昇低解析度影印稿及傳真的文件辨識 ．支援雙頁同時辨識，大幅減少辨識時間 ．搭配任何廠牌的掃描器
版本：V1.0 手写字符识别系统设计说明书 湖南大学信息科学与工程学院 二0一四年六月
目录 1引言 (2) 1.1目的 (2) 1.2阅读对象 (2) 2项目概述 (2) 2.1项目简介 (2) 2.2项目任务 (2) 2.3实验环境介绍 (2) 3任务描述 (3) 3.1背景资料概述 (3) 3.2系统组成 (3) 3.3系统评估 (5) 4机器学习算法介绍 (5) 4.1支持向量机 (5) 4.2BP神经网络 (6) 4.3决策树方法 (7) 5特征选择 (8) 6参考资料和实用网站 (9)
1引言 1.1目的 随着图像处理技术与机器学习技术的发展，机器视觉技术已广泛应用于工业生产、日常生活及城市管理中。字符识别作为机器视觉的一种基本应用，在车牌识别、光学字符识别（OCR，Optical Character Recognition）等应用中均有涉及。 本说明书旨在介绍基于常用机器学习算法（如BP神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻分类）的手写字符识别系统的设计需求，设计方法和环境介绍，帮助学生了解字符识别的基本流程，常用机器学习算法的基本原理，掌握机器视觉应用的开发技术。 1.2阅读对象 本说明书的阅读对象有： ●数字媒体类相关专业学生 ●相关客户人员，体验用户等 2项目概述 2.1项目简介 本项目旨在基于机器学习算法实现手写字符（包括数字和大小写字母）的识别。该系统通过读入一张图片或通过鼠标绘制字符的方式，实现识别对象的输入，通过BP神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯或K近邻分类方法实现手写字符的识别，并输出识别的结果。 2.2项目任务 项目名称：手写字符识别系统的设计 项目内容：1）手写字符的输入； 2）图片预处理与特征提取； 3）机器学习与字符分类； 项目周期：1个月（2014年8月25日——2014年9月20日） 参与人数：2~4人。 2.3实验环境介绍 A）Visual Studio 2010
各种常用电子元件符号 二极管变容二极管 表示符号:D 表示符号:D 双向触发二极管稳压二极管 表示符号:D 表示符号:ZD,D 稳压二极管桥式整流二极管表示符号:ZD,D 表示符号:D
肖特基二极管隧道二极管 隧道二极管光敏二极管或光电接收二极管 发光二极管双色发光二极管 表示符号：LED 表示符号：LED 光敏三极管或光电接收三极管单结晶体管（双基极二极管）表示符号：Q,VT 表示符号：Q,VT
复合三极管 NPN型三极管 表示符号：Q,VT 表示符号：Q,VT PNP型三极管 PNP型三极管 表示符号：Q,VT 表示符号：Q,VT NPN型三极管带阻尼二极管NPN型三极管表示符号：Q,VT 表示符号：Q,VT 带阻尼二极管及电阻 NPN型三极管 表示符号：Q,VT 表示符号：Q,VT
带阻尼二极管IGBT 场效应管 表示符号：Q,VT 电子元器件符号图形 接面型场效应管P-JFET 接面型场效应管N-JFET 场效应管增强型P-MOS 场效应管增强型N-MOS 场效应管耗尽型P-MOS 场效应管耗尽型N-MOS
电阻电阻器或固定电阻表示符号：R 电阻电阻器或固定电阻表示符号：R 电位器可调电阻 表示符号:VR，RP,W 表示符号:VR，RP,W 电位器可调电阻 表示符号:VR，RP,W 表示符号:VR，RP,W 三脚消磁电阻二脚消磁电阻 表示符号：RT 表示符号：RT 压敏电阻表示符号：RZ,VAR 热敏电阻表示符号：RT
光敏电阻电容（有极性电容）CDS 表示符号： 电容（有极性电容）可调电容 表示符号：C 表示符号：C 电容（无极性电容）四端光电光电耦合器 表示符号：C 表示符号：IC，N 六端光电光电耦合器 表示符号：IC，N 电子元器件符号图形
石河子大学 信息科学与技术学院毕业论文 课题名称：手写体数字识别系统设计 学生姓名： 学号： 学院：信息科学与技术学院
专业年级：电子信息工程2007级指导教师： 职称： 完成日期：二○一一年六月十一日
手写体数字识别系统设计 学生： 指导教师： [摘要] 随着科学技术的迅速发展，在邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等处理大量字符信息录入的场合，手写数字识别系统的应用需求越来越强烈，如何将数字方便、快速地输入到计算机中已成为关系到计算机技术普及的关键问题。本文设计实现了一个基于Matlab软件的手写体数字识别系统，采用模块化设计方法，编写了摄像头输入、直接读取图片、写字板输入三个模块，利用摄像头等工具，将以文本形式存在的手写体数字输入进计算机，完成对手写体数字图片的采集，并设计了一种手写数字识别方法，对手写体数字图像进行预处理、结构特征提取、分类识别，最终以文本形式输出数字，从而实现手写体数字的识别。 [关键词] 预处理，结构特征提取，分类识别，手写体数字识别
Handwritten Digit Recognition System Students： Teacher：
Abstract:With the rapid development of science and technology, in zip code, statistics, reports, financial statements, Bank bills dealing with a large number of characters, such as information recorded occasions, handwritten digit recognition system of requirement has become stronger and stronger, how easily and quickly the number entered in the computer has become a key issue relates to the popularization of computer technology. This article design implementation has a based on Matlab software of handwriting body digital recognition system, used module of design method, write has camera entered, and directly read pictures, and write Board entered three a module, using camera, tools, will to text form exists of handwriting body digital entered into computer, completed on handwriting body digital pictures of collection, and design has a handwriting digital recognition method, on handwriting body digital image for pretreatment, and structure features extraction, and classification recognition, eventually to text form output digital, to implementation handwriting body digital of recognition. Key words: Pretreatment, structure feature extraction, classification and recognition, handwritten digit recognition.
细心看吧希望能帮助你 要下载安装文字识别软件，你可以试试尚书七号，或者汉王等等 下面教你如何使用ORC: OCR是英文Optical Character Recognition的缩写，翻译成中文就是通过光学技术对文字进行识别的意思, 是自动识别技术研究和应用领域中的一个重要方面。它是一种能够将文字自动识别录入到电脑中的软件技术，是与扫描仪配套的主要软件，属于非键盘输入范畴，需要图像输入设备主要是扫描仪相配合。现在OCR主要是指文字识别软件，在1996年清华紫光开始搭配中文识别软件之前，市场上的扫描仪和OCR软件一直是分开销售的,扫描仪厂商现在已把专业的OCR软件搭配自己生产的扫描仪出售。OCR技术的迅速发展与扫描仪的广泛使用是密不可分的，近两年随着扫描仪逐渐普及和OCR技术的日臻完善，OCR 己成为绝大多数扫描仪用户的得力助手。 一、OCR技术的发展历程 自20世纪60年代初期出现第一代OCR产品开始，经过30多年的不断发展改进，包括手写体的各种OCR技术的研究取得了令人瞩目的成果，人们对OCR 产品的功能要求也从原来的单纯注重识别率，发展到对整个OCR系统的识别速度、用户界面的友好性、操作的简便性、产品的稳定性、适应性、可靠性和易升级性、售前售后服务质量等各方面提出更高的要求。 IBM公司最早开发了OCR产品，1965年在纽约世界博览会上展出了IBM公司的OCR产品——IBMl287。当时的这款产品只能识别印刷体的数字、英文字母及部分符号，并且必须是指定的字体。20世纪60年代末，日立公司和富士通公司也分别研制出各自的OCR产品。全世界第一个实现手写体邮政编码识别的信函自动分拣系统是由日本东芝公司研制的，两年后NEC公司也推出了同样的系统。到了1974年，信函的自动分拣率达到92％左右，并且广泛地应用在邮政系统中，发挥着较好的作用。1983年日本东芝公司发布了其识别印刷体日文汉字的OCR系统OCRV595，其识别速度为每秒70～100个汉字，识别率为99．5％。其后东芝公司又开始了手写体日文汉字识别的研究工作。 中国在OCR技术方面的研究工作相对起步较晚，在20世纪70年代才开始对数字、英文字母及符号的识别技术进行研究，20世纪70年代末开始进行汉字识别的研究。1986年，国家863计划信息领域课题组织了清华大学、北京信息工程学院、沈阳自动化所三家单位联合进行中文OCR软件的开发工作。至1989年，清华大学率先推出了国内第一套中文OCR软件--清华文通TH-OCR1.0版，至此中文OCR正式从实验室走向了市场。清华OCR印刷体汉字识别软件其后又推出了TH-OCR 92高性能实用简／繁体、多字体、多功能印刷汉字识别系统，使印刷体汉字识别技术又取得重大进展。到1994年推出的TH-OCR 94高性能汉英混排印刷文本识别系统，则被专家鉴定为“是国内外首次推出的汉英混排印刷文本识别系统，总体上居国际领先水平”。上个世纪90年代中后期，清华大学电子工程系提出并进行了汉字识别综合研究，使汉字识别技术在印刷体文本、联机手写汉字识别、脱机手写汉字识别和脱机手写数字符号识别等领域全面地取得了重要成果。具有代表性的成果是TH-OCR 97综合集成汉字识别系统，它可以完成多文种(汉、英、日)印刷文本、联机手写汉字、脱机手写汉字和手写数字的
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/7d17307172.html, 手写数字识别的系统设计 作者：路明玉 来源：《科技资讯》2019年第19期 摘 ;要：數字识别技术的研究不仅可以解决当下面临的数字识别问题，同时在图像识别，机器学习等方面也有铺垫作用。该文主要通过卷积神经网络（CNN）方法实现手写数字的识别。先设计网络模型，再用MNIST数据集训练，并测试网络模型的识别准确率，接着对手写数字进行图像的预处理，输入到模型中，验证正确程度。 关键词：数字识别 ;卷积神经网络 ;数据集 中图分类号：TP391.4 ; 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）07（a）-0031-02 1 ;课题意义 很多机器识别的办公系统将产生，如：手写字体的识别。这些对于信息的获取有着很重要的作用，尤其在快递分拣、银行票据分析等方面最为突出。另外，图像识别技术的研究为人工智能开启了里程碑，在机器学习、机器人研究等方面起到了关键的作用。这方面的研究很有实用价值，重要性也是不言而喻的。 2 ;图像预处理与数据集 图像预处理是在不影响识别效率的前提下，对手写数字原始图像进行规范处理，减少无用的信息，降低计算量，提高识别率。在手写数字界面已经设置了黑底的画图板和白色的画笔，所以不需要再使用二值化处理。 2.1 图像的灰度化 图像灰度化的目的是降低图像识别中的计算量，前提是灰度后的图像没有失去用于识别的重要信息。灰度化的本质是将一张原来看起来颜色多样的图像通过编程语言转化为灰度化的图像，其中灰度化的图像只有一种颜色，但灰度化的过程中，可以事先设置一个值用于灰度化图像，否则，每一张图像进行灰度化处理都有255种选择，每一种的灰度化程度是不一样的。图像的灰度化就是将3个分量设置同样大小，不影响图像主要特征的提取，方便数字的提取和图像的识别。在设置灰度值过程中，有很多方法，最为常用的是利用取每个点3个分量的平均值，这样灰度化的图像，基本显示了原来图像的所有特征，识别过程更加高效。 2.2 MNIST数据集 MNIST数据集由训练集和测试集组成。MNIST数据集的每一张图片由28×28（pix）构成，每个图像都经过了图像的灰度化处理，一张完整的图像是由几千万个像素点构成的，每一
浅谈文字识别软件OCR 汉字识别软件的任务是研究如何使计算机能够“识字”，该系统通常是采用光电转换装置将汉字或字符转换成电信号，并送入计算机，由计算机自动辨认、阅读，因此称其为光学字符识别（OpticalCharacterRecognition），简称为OCR）。 OCR的发展简况 OCR的概念是在1929年由德国科学家Tausheck最先提出来的，后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。而最早对印刷体汉字识别进行研究的是IBM公司的Casey和Nagy，1966年他们发表了第一篇关于汉字识别的文章，采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。20世纪70年代初，日本的学者开始研究汉字识别，并做了大量的工作。我国研究汉字识别的起步比较晚，20世纪70年代末才开始进行OCR的研究工作。早期的OCR软件，由于识别率及产品化等多方面的因素，未能达到实际要求。同时，由于硬件设备成本高、运行速度慢，也没有达到实用的程度。只有个别部门，如信息部门、新闻出版单位等使用OCR软件。1986年以后我国的OCR研究有了很大进展，在汉字建模和识别方法上都有所创新，在系统研制和开发应用中都取得了丰硕的成果，不少单位相继推出了中文OCR产品。进入20世纪90年代以后，随着平台式扫描仪的广泛应用，以及我国信息自动化和办公自动化的普及，大大推动了OCR技术的进一步发展，使OCR的识别正确率、识别速度满足了广大用户的要求。 目前，比较流行的OCR软件很多，英文OCR主要有OmniPage，中文OCR 主要有清华紫光OCR、清华文通OCR、汉王OCR、中晶尚书OCR、丹青OCR、蒙恬OCR等。尽管汉字字量大、字形复杂，但OCR技术已经走向成熟。许多OCR 软件不仅能识别黑白印刷体汉字，还能识别灰度和彩色印刷体汉字，识别速度很快，识别正确率达到了99%以上；可识别宋体、黑体、楷体等多种字体的简、繁体； 可对多种字体、不同字号的混排进行识别；有些OCR软件还能识别图像、表格。 与此同时，对于手写体汉字识别的研究也取得了很大进展，正确识别率已达到了70％以上。 OCR软件的应用
手写数字识别系统的设计与实现 摘要本手写数字识别系统是一个以VISUAL STUDIO C++ 6.0为编译环境，使用MFC进行图形图像界面开发的系统。主要功能是通过在点击手写数字识别菜单下的绘制数字标签弹出的绘制数字窗口中完成数字的手写，在此窗口中可以进行数字的保存及清屏，然后通过文件菜单中的打开标签打开所绘制的数字，从而进行数字的预处理，其中包括灰度化及二值化处理，然后进行特征提取，最后实现数字的识别。本系统的界面设计友好，流程正确，功能也较为完善。实验结果表明，本系统具有较高的识别率。 关键词：绘制数字;预处理;特征提取;特征库;数字识别
目录 前言 (1) 概述 (2) 1 需求分析 (4) 1.1 功能需求分析 (4) 1.2 性能需求分析 (4) 1.3 数据需求分析 (5) 1.4 相关软件介绍 (5) 2 手写数字识别系统的设计与基本原理 (6) 2.1 系统整体功能模块设计 (6) 2.2 手写数字识别系统的基本原理 (6) 2.2.1 数字图像的绘制 (6) 2.2.2 图像的预处理 (6) 2.2.3 图像的特征提取 (7) 2.2.4 特征库的建立 (8) 2.2.5 图像数字的识别 (8) 3 手写数字识别系统程序设计 (8) 3.1 数字图像的绘制 (8) 3.2数字的特征提取 (15) 3.3 模板特征库的建立 (18) 3.4 数字的识别 (20) 总结 (23)
致谢 (24) 参考文献 (25)
前言 自上世纪六十年代以来，计算机视觉与图像处理越来越受到人们的关注，并逐渐成为一门重要的学科领域。而作为它们的研究对象的数字图像，也因为它含有研究目标的丰富信息而成为越来越重要的研究对象。图像识别的目标是用计算机自动完成某些信息的处理，用来替代人工去处理图像分类及识别的任务。 手写数字识别是图像识别学科下的一个分支，是图像处理和模式识别领域研究的课题之一，由于其具有很强的实用性一直是多年来的研究热点。由于手写体数字的随意性很大，例如，笔画的粗细，字体的大小，倾斜等等都直接影响到字符的正确识别，所以手写体数字识别是一个很有挑战性的课题。在过去的数十年中，研究者们提出了许多的识别方法，取得了较大的成果。手写体数字识别实用性很强，在大规模数据统计(如例行年检，人口普查)，财务，税务，邮件分拣等等应用领域中都有广阔的应用前景。本课题拟研究手写体数字识别的理论和方法，开发一个小型的手写体数字识别系统。 在研究手写体数字识别理论和方法的基础上，开发这样一个小型的手写体数字识别系统需要完成以下主要方面的研究与设计工作：手写数字绘制的问题、数字的预处理问题、特征提取问题、特征库的建立问题、数字识别问题。
尚书7号OCR文字识别系统完全版 Shocr7.0 尚书7号OCR使用方法示例 因为不断有用户来电咨询尚书7号软件的使用，为此我们这里特别写了一份关于尚书7号软件的使用方法的实际例子，来帮助用户使用好尚书7号OCR软件。其中，很多是我们自己在使用尚书软件的心得，请用户尽量按照示例来操作。 一、扫描仪驱动程序请切换到高级控制面板状态 为了得到较好的OCR使用效果，建议用户将扫描仪的驱动SCANWIZARD 5软件，由初始安装的标准控制面板，切换到高级控制面板状态。其切换的方法，如下图所示。
二、第一次使用尚书OCR7号软件 1．尚书7号OCR软件是MICROTEK中晶科技公司，向汉王科技购买授权，赠送给用户使用的软件，该软件是放在了扫描仪随机的驱动光盘中，用户可以选择安装。 2．软件安装完毕后，用户请点击桌面左下角“开始”，找到“尚书7号OCR”软件图标，并点击。打开尚书7号OCR的使用界面。
3．打开尚书7号OCR的“文件”采单下的“选择扫描仪”，选择对应扫描仪的驱动“MICROTEK SCANWIZARD 5”的选项。并选择“确 定”。
4．选择“文件”菜单下的“扫描”，将打开扫描仪的驱动。如下图，下面的界面是扫描仪的“高级控制面板”。
5．拥护请注意选择SCANWIZARD 5软件中，左面“设置”窗口中的“图像类型”，请选择“RGB色彩”或者“灰阶”的类型，并注意 扫描仪分辨率是300PPI。
6．当用户作完“预览”后，设置需要扫描的范围，就可以点击“扫描”按钮，扫描仪将开始扫描的工作。将扫描好的文件，直接传递到尚书7号OCR默认的目录中（默认的存储图像文件的目录是用户计算机C盘下的SHOCR2002目录下的IMAGE目录）。扫描完毕后，请用户关闭掉扫描仪驱动程序SCANWIZARD 5.用户可以看到需要扫描的文件已经传递给尚书7号中，默认的文件名是HW001.JPG。 7．请用户选择尚书7号软件中的“编辑”菜单下的“自动倾斜校正”，让尚书7号软件对扫描进来的图像作相应的旋转，以保证图像中的文字是水平排列，而非倾斜。因为太过倾斜的文字，将影响到尚书软件的识别效果。
数字识别系统 1.绪论 1.1研究背景 1.1.1索书号的简介 索书号是图书馆赋予每一种馆藏图书的号码，这种号码具有一定结构并带有特定的意义。在馆藏系中，每种书的索书号是唯一的，可准确地确定馆藏图书在书架上的排列位置，它是读者查找图书必要的代码信息。 索书号通常是根据中国图书资料分类法编排的【1】——简称《中图法》。《中图法》采拉丁字母 和阿拉伯数字相结合的混合标记符号。根据图书的学科主题，以拉丁字母标记并顺序展列出22个基本大类，其中没有L、M和Y开头的——参考附录1中图法简表。由于“T工业技术”的大类范围广泛、内容繁多，故又在该类基础上采用双位拉丁字母标记出16个二级类目，如TK、TL、TM和TN等。字母之后再用阿拉伯数字对大类进行细分。如B表示哲学、宗教一大类；B020则表示宗教理论。有的图书馆如清华大学还在图书分类号码后添加按照图书作者姓名所编排的著者号码，或者是按照图书进馆时间的先后所取用的顺序号码。 不同索书号确定排列先后顺序的步骤是，先比较分类号码：如分类号码相同再比较著者号码或顺序号码。最后按照字母表和数字大小的顺序排列。 1.1.2书库中图书查找存在的问题
随着电子计算机和网络技术的发展，现代图书馆都已经广泛建立电子数据库图书管理系统，方便用户查找、阅览书籍。读者借图书的流程如图2所示，一般利用书目查询系统，根据图书的 书名，出版社，作者以及书的内容等在电子数据库中检索自己需要的图书，记录图书相关信息。 最后，根据图书的索书号，快速方便地在书库中找到相应的图书。但是，经常会遇到下列问题：电子数据库系统显示图书状态为“归还”，利用检索到号，却无法在书库找到此书。出现这种情况主要有两个原因：(1)图书错位放置，即图书在书库中摆放的位置与索书号不一致。(2)图书已经丢失，即虽然电子数据库中显示图书状态为“归还”，但实质图书已经丢失，并不在书库中。随着图书馆藏书数目的不断增加，每天借阅的人数增多，而且有的图书馆发展成拥有几个分馆，上述问题越来越严重。这一方面严重降低了图书馆的资源的利用率；另一方面，浪费了读者的时间，造成了很大麻烦。 目前，图书馆主要通过定期的人工检查发现书库中错位和丢失的图书。但是，由丁馆藏图书多达上万，甚至几十万，而且每天又都有大量图书的借出和还入，人工检查工作量很大，单调、 重复的工作容易使工作员疲劳，检查速度比较慢，无法满足实际的需要。因此，迫切希望开发索书号自动识别系统，实现对书库中图书放置位置的自动检查，并通过索书号识别结果与电子数据库中图书信息的比较，找出已经丢失的图书。确保电子数据库中的图书状态与书库中的一致，以及书库中的图书准确排放，从而有效解决上述“用索书号找不到图书”的问题。 1.2．索书号自动识别系统 近年来，随着电子计算机技术、图像处理技术和摄像技术的迅速发展，图像中的文字信息提 取系统已经成功地应用于各个领域。因此，借助其经验，本文研究采用图像处理和识别技术 实现索书号的自动识别。 1.2.1索书号自动识别系统概述 系统的硬件由彩色CCD摄像头，8位图像采集卡和计算机组成，拍摄的图像为8位RGB彩色
初中物理单位符号及名称 速度V（m/S）v=S/t S：路程t：时间 重力G（N）G=mg m：质量 g：重力加速度，常数，kg或者10N/kg 密度ρ（kg/m3）ρ=m/v m：质量 V：体积 合力F合（N）方向相同：F合=F1+F2 方向相反：F合=F1-F2方向相反时，F1>F2 浮力F浮(N)F浮=G物-G视G视：物体在液体的重力 浮力F浮(N)F浮=G物 此公式只适用物体漂浮或悬浮 浮力F浮(N)F浮=G排=m排g=ρ液gV排 G排：排开液体的重力 m排：排开液体的质量 ρ液：液体的密度 V排：排开液体的体积(即浸入液体中的体积) 杠杆的平衡条件F1L1=F2L2F1：动力L1：动力臂 F2：阻力L2：阻力臂 定滑轮F=G物
S=hF：绳子自由端受到的拉力 G物：物体的重力 S：绳子自由端移动的距离 h：物体升高的距离 动滑轮F=（G物+G轮)/2 S=2hG物：物体的重力 G轮：动滑轮的重力 滑轮组F=（G物+G轮） S=nhn：通过动滑轮绳子的段数 机械功W（J）W=Fs F：力 s：在力的方向上移动的距离 有用功W有=G物h 总功W总W总=Fs适用滑轮组竖直放置时机械效率η=W有/W总×100% 功率P（w）P=w/t W：功 t：时间 压强p（Pa）P=F/s F：压力 S：受力面积 液体压强p（Pa）P=ρgh ρ：液体的密度 h：深度（从液面到所求点的竖直距离）
热量Q（J）Q=cm△t c：物质的比热容 m：质量 △t：温度的变化值 燃料燃烧放出 的热量Q（J）Q=mq m：质量 q：热值 360邦学家教网北京最大的家教中心，辅导班的好老师都在这里！，也许现在不需要，但是找1个好老师并不容易，收藏链接或者手机存下号码，需要时一个电话解决所有问题。6万北京一线老师，清华北大北师大优秀大学生上门 小学：50元/小时起初中：60元/小时起高中：70元/小时起；在职老师100元/小时起
钢号识别系统总体方案 武汉大学 2008年06 月26 日
目录 目录 ..................................................................... I 工业钢号识别系统总体方案 .. (1) 一．项目总体目标 (1) 二．技术方案 (1) 2.1 系统工作原理 (1) 2.2 图像采集模块 (2) 2.2.1 照明系统 (2) 2.2.2 图像传感器 (2) 2.3 图像预处理和识别模块 (3) 2.3.1图像预处理 (3) 2.3.2钢号字符识别 (3) 2.4 通讯模块 (4) 三．系统主要技术指标 (4) 四．项目进度按排 (4) 附录现有工作基础 (5) 1. 字符识别 (5) 2. 机器视觉 (5)
工业钢号识别系统总体方案 一．项目总体目标 本项目总体目标是开发一套专用工业零部件钢号自动识别系统，在不改变现有生产流程的条件下，该系统能够实时自动识别工业零件上的钢印编号，并将识别结果输入现场信息管理系统。该系统的最终目标是替代目前采用的人工识别工业零部件钢号的方式，从而提高生产效率，降低误识别率。 二．技术方案 根据系统工作现场实际情况，在不影响正常生产的情况下，采用工业相机获取待识别零部件图像数据，将图像数据经图像采集卡输入计算机。由计算机对零部件的数字图象自动进行钢号图像定位、分割、识别，并将识别结果输出到现场信息。系统采用高分辨率、优像质、高光敏度的工业级相机获取图像数据，结合我们现有在字符识别领域的成果和开发经验，为实现项目总体目标奠定了可靠的基础。 2.1 系统工作原理 系统由图像采集和字符识别两部分组成。应用机器视觉技术，将工业像机安放在生产流水线工作台下方，对在视场范围内的零部件钢号图像进行实时采集，将光学图像转换为电子图像。然后，电子图像经高速图像采集卡转换为数字图像输入计算机。计算机钢号图像数字图象进行预处理、定位，分割，特征提取，字符识别等过程，检测出零部件上的钢号。将检测结果显示给操作人员，并输入现场信息系统。系统原理框图如下。 现场信息管理系统 图1 系统组成与工作原理
图片文字识别技术 图片文字识别软件是现在办公室的必备软件，它可以识别JPG、GIF、PNG、BMP、TIF 和PDF源文件、PDF扫描件，也就是说我们在日常工作中能够遇到的不能编辑的文字都可以通过捷速图片文字识别软件来识别，识别得到的文字可以自由的进行编辑。有很多人有这样的疑问，图片文字识别软件的技术原理是什么呢？ 1、图文输入：是指通过输入设备将文档输入到计算机中，也就是实现原稿的数字化。现在用得比较普遍的设备是扫描仪。文档图像的扫描质量是OCR软件正确识别的前提条件。恰当地选择扫描分辨率及相关参数，是保证文字清楚、特征不丢失的关键。此外，文档尽可能地放置端正，以保证预处理检测的倾斜角小，在进行倾斜校正后，文字图像的变形就小。这些简单的操作，会使系统的识别正确率有所提高。反之，由于扫描设置不当，文字的断笔过多可能会分检出半个文字的图像。文字断笔和笔画粘连会造成有些特征丢失，在将其特征与特征库比较时，会使其特征距离加大，识别错误率上升。 2、预处理：扫描一幅简单的印刷文档的图像，将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理。预处理是指在进行文字识别之前的一些准备工作，包括图像净化处理，去掉原始图像中的显见噪声(干扰)。主要任务是测量文档放置的倾斜角，对文档进行版面分析，对选出的文字域进行排版确认，对横、竖排版的文字行进行切分，每一行的文字图像的分离，标点符号的判别等。这一阶段的工作非常重要，处理的效果直接影响到文字识别的准确率。版面分析是对文本图像的总体分析，是将文档中的所有文字块分检出来，区分出文本段落及排版顺序，以及图像、表格的区域。将各文字块的域界(域在图像中的始点、终点坐标)，域内的属性(横、竖排版方式)以及各文字块的连接关系作为一种数据结构，提供给识别模块自动识别。对于文本区域直接进行识别处理，对于表格区域进行专用的表格分析及识别处理，对于图像区域进行压缩或简单存储。行字切分是将大幅的图像先切割为行，再从图像行中分离出单个字符的过程。 3、单字识别：单字识别是体现OCR文字识别的核心技术。从扫描文本中分检出的文字图像，由计算机将其图形、图像转变成文字的标准代码，是让计算机“认字”的关键，也就是所谓的识别技术。就像人脑认识文字是因为在人脑中已经保存了文字的各种特征，如文字的结构、文字的笔画等。要想让计算机来识别文字，也需要先将文字的特征等信息储存到计算
好用的ocr文字识别软件-捷速OCR文字识别很多人在网友求助“如何把图片转换成文字”，这个时候肯定会有人看不明白，图片怎么转换成文字，这是因为这些图片中有文字，但是这些文字不能被复制和编辑属于“死文字”，所以需要转换成可以编辑的文字。在没有工具帮忙的情况下，这些图片文字就只能靠手动输入的方式进行处理，明显这样的方法实在是太落后了。在科技如此发达的今天肯定有一些好的工具，高效的完成图片转换成文字的工作。 说的没错，ocr图片文字识别软件就是这样一款工具，该软件能够识别图片文字，很快的将其提取出来。虽然你在网上搜索图片文字识别软件会出现一大堆，但是众多的用户选择了ocr图片文字识别软件，这是因为该软件拥有超强光学文字识别技术，能够对文字进行多层次深入的解析，所以软件的识别率一直保持在98%左右，同时软件还拥有极速内核，运转的速度非常快，虽然文字识别的程序很复杂但是软件还能够对识别的文件实现瞬间识别，识别速度在批量识别的时候更能体现。 如何把图片转换成文字,ocr图片文字识别软件之所以被广大用户接受的原因之一，就是因为软件的操作非常的简单，如果软件空有高识别率和识别速度，普通用户不能操作的话一切都等于零。ocr图片文字识别软件精简的操作步骤，深受用户的喜欢，用户打开软件在软件的左上角有一个“添加文件”按钮，将需要转换的文
件进行添加操作，当然你还可以直接拖曳文件至软件中，这是该软件爱你独有的一个功能。然后点击“开始转换”即可完成转换，没有任何多余额达步骤，识别得出的结果会存放在原文件夹内。 如果你也有图片需要转换成文字，不妨试试ocr图片文字识别软件，相信不管是从用户体验度还是识别效果各个方面都能让你满意。
office自带的文字识别系统 office自带的文字识别系统 2007年03月14日星期三23:44在我们日常的学习中常遇到pdf，caj等文件需要提取其中的文字。当然这两种格式文件的阅览器都具备识别功能，但是缺点是，不是所有的都能识别，或者排版格式很乱。当遇到这种情况时，不妨试试以下方法： 其实office是自带文字识别系统的，只是我们都没有留意到。首先说说他的优点：识别率高；基本不破坏原有排版格式；对所有的图片格式都适用； 下面说说具体使用步骤： 第一步：安装，在安装office时必须选择其中一个叫 “Microsoft Office Document Imaging”的组件。如果是第一次安装，直接跳到第二步。如果已经安装了office2003，那么只要再次运行安装程序，会出现如下界面（图1），默认选择“添加或删除功能”点击下一步。第二步：在出现的窗口中在“选择应用程序的高级自定义”前打勾，如图2。点击下一步。 第三步：找到Office工具下的“Microsoft Office Document Imaging”如图3，鼠标左键点击图中箭头所指处。选择“从本机运行”然后点击“更
新”就安装完毕了。 第四步：使用，首先对需要识别的文件打印（是虚拟打印），如caj，pdf可在其阅览器中选择打印。而对于图片，可以把它插入到word中再选择打印。这里要注意，打印时选择的打印机应该是虚拟打印机。如图4（以pdf文件打印为例），在箭头所指的下拉菜单中选择“Microsoft Office Document Imaging Writer”即可。然后打印很快就可以自动生成一个MDI格式的文档。 第五步：打印后会自动打开这个mdi文件，如图5。选择图中箭头所指的按钮（前面那个），进行OCR文字识别。等待识别完成后（识别时间视文件大小而定），然后再选择箭头所指（后面那个）即可将所识别的文本发送到word中去。第六步：只需要经过简单的排版即可使用所需的文字了。
电气工程在工程平面图中标注的各种符号与代表名称 电气基础加入时间：2008-4-25 13:00:40点击：43 在用电设备或电动机出 线口处标写格式 在电力或照明设备 一般的标注方法 在配电线路上的标写格式 a-----设备编号; b-----额定功率(千瓦); c-----路线首端熔断片或 自动开关释放的电流 (安); d-----标高(米); a-----设备编号; b-----设备型号; c-----设备功率(千 瓦); d-----导线型号; e-----导线根数; f-----导线截面(毫米 2); g-----导线敷设方式 及部位 末端支路只注编号时为: a-----回路编号; b-----导线型号; c-----导线根数; d-----导线截面; e-----敷设方式及穿管管径; f-----敷设部位; 交流电对照明灯具的表达格式 m-----交流系统电源第三相; f-----交流系统设备端第一相; U-----交流系统设备端第二相; 例:交流三相带中性线表示如下: 3N~50赫,380伏 N-----中性线 a-----灯具数; b-----型号或编号; c-----每盏灯的灯泡数或灯管数; d-----灯泡容量(瓦); L-----光源种类; e-----安装高度(米); f-----安装方式 注:1.安装高度:壁灯时,指灯具中心与地距离; 吊灯时,为灯具底部与地距离。 2.灯具符号内已标注编号者,不再注明型 号 标注照明变压器规格的 格式 在电话交接箱上标 写的格式 标注相序的代号 L1-----交流系统电源第一相; L2-----交流系统电源第二相;
标点符号的英语名称 ． period or full stop 句号 ， comma 逗号 ： colon 冒号 ； semicolon 分号 ！ exclamation mark 惊叹号 ？ question mark 问号 - hyphen 连字符 * asterisk 星号 ' apostrophe 所有格符号，单词内部的省略 — dash 破折号 _ underscore ‘’ single quotation marks 单引号 “” double quotation marks 双引号 ( ) parenthesis or round brackets 圆括号 [ ] square brackets 方括号 <> Angle brackets 尖括号 {} curly brackets or braces 大括号 《》French quotes 法文引号；书名号 ... ellipsis 省略号 ¨ tandem colon 双点号 " ditto 同上 ‖ parallel 双线号 ／ slash or virgule or diagonal mark 斜线号 ＆ ampersand = and ～ tilde or swung dash 代字号 § section; division 分节号 → arrow 箭号；参见号 | vertical bar 竖线 \ backslash 反斜线 ===================== 附：部分数学符号的英文名称 ＋ plus 加号；正号 － minus 减号；负号 a plus or minus 正负号 × is multiplied by 乘号 ÷ is divided by 除号 ＝ is equal to 等于号 ≠ is not equal to 不等于号 ≡ is equivalent to 全等于号 ≌ is equal to or approximately equal to 等于或约等于号≈ is approximately equal to 约等于号
推荐星级： 在最近几年中，OCR识别技术随着扫描仪的普及得到了飞速的发展，扫描、识别软件的性能不断强大并向智能化不断升级发展。 OCR是英文Optical Character Recognition的缩写，意思为光学字符识别，通称为文字识别，它的工作原理为通过扫描仪或数码相机等光学输入设备获取纸张上的文字图片信息，利用各种模式识别算法分析文字形态特征，判断出汉字的标准编码，并按通用格式存储在文本文件中，由此可以看出，OCR实际上是让计算机认字，实现文字自动输入。它是一种快捷、省力、高效的文字输入方法。 汉王OCR 是针对机关单位、企业及有文字录入需求的个人用户，在日常的工作中，快速的对书刊、报纸、公文、宣传页等印刷稿件中内容进行录入的应用需求而推出的。本产品集成了汉王科技顶尖的文字识别技术，对印刷文稿录入的识别率高达99.5%，能够识别百余种印刷字体和各种中英繁表图混排格式的文本，。是理想的文字、表格、图像录入系统。 这样一来，就不用再手工输入大量的资料了，只要扫进去，像那种抓英文的工具一样，让软件自动地转成WORD文档。即可将图片变成可编辑的文挡格式。这是目前破解最完美的汉王OCR软件。 尚书7号OCR文字识别系统完全版Shocr7.0 ?运行环境：Win9X/Win2000/WinXP/Win2003/ ?软件语言：简体中文 ?软件类型：国产软件 - 图文处理 - OCR 识别 ?授权方式：免费软件 ?软件大小：44.41 MB ?推荐星级： ?更新时间：2006-10-12 14:45:21 ?官方主页：Home Page 本软件系统是应用OCR（Optical Character Recognition）技术，为满足书籍、报刊杂志、报 表票据、公文档案等录入需求而设计的软件系统。目前，许多信息资料需要转化成电子文档以
图片文字识别软件 史上最强伪SEO原创工具图文文字互换工具 ORC图文识别图片文字识别软件这款软件目前已经不再公开发售，但功能强大，非市场上的Readiris Pro 12、清华紫光OCR、汉王OCR等系列软件，但功能比这些强大N倍～只要动动鼠标，象QQ截图一样简单，就能自动将图片上的文字轻松转换成可编辑文字;软件完美支持鼠标手写，不会打字也能输入文字。 效率就是金钱! 效果就是硬道理～ 原创工具，OCR识别，图像转文字软件，史上最强SEO原创工具～告别伪原创 时代～～如果你是站长:为了网站的更新原创文章伤透脑筋~ 为了网站的排名费尽心思、绞尽脑汁写原创~ 如果你用过各种各样的伪原创软件、采集软件,还狠心买过几百大洋的听说还 可以的石青伪原创,还有那个神马天天.... 但是,效果都不甚理想,效率就不用再说,网站权重迟迟不见上去... 不用再担心了:传说中的专为广大站长、需要大量图片转文字的工作者而打造 的图文ORC原创利器来了! 如果有了它,你再也不用为网站更新烦恼了,文章质量上去了,网站收录也多了,网站排名也节节上升! 买本和网站内容相关的书,轻轻松松的网站就可以更新好几个月,一不小心就把竞争对手甩到了后面,再也不用为原创烦恼!告别伪原创的时代来了!鼠标轻点打造高质量绝对原创文章! 用了他,你就会知道,什么叫做效率!
为了再次感谢广大支持天天的朊友,我做了一个果断的决定,决定把这个神器出售给广大需要它的SEOer,站长朊友们,或需要大量图像转文字的办公室工作人员,在软件推广期间,只需要1元就可以拥有这个传说中的神器! 软件确实是物超所值的。也经过本人再三测试,可以完美运行在XP系统和VISTA系统! 特别说明:(不要问我有没有用，好不好用,使用后觉得没用如需退款的，1元全额退款，绝不墨迹，这是天天一向的原则) 本软件的价值:这款软件在互联网搜索到的信息均为过期的信息，根本找不到购买软件的地方。因为，这款软件已经不再公开发售。 原因:开发商意识到它潜在的巨大价值，所以已经不再独立发售软件，而是将这种技术开发了每台500元的名片识别机。可见这款软件和其它同款软件的与众不同。这款软件的独特之处:除了具有一般同款软件的图片识别功能外，最独特的是，它可以像QQ截图一样，直接在电脑屏幕截取图像，对图像里的文字进行识别、转换成文本～目前流行的汉王、Readiris Pro 12、尚书、清华紫光、cajviewer等都不具备这个功能，它们都是需要将特定格式的文件导入软件界面、然后进行各种图像调整后才能进行识别，尽管每一款都号称是目前最强的，实际上，这几款的功能都差别不大。我们这一款软件，不敢说什么最强最大之类的话，只能说在识别准确率上会略优于上面提到的几款，因为它能对变形、光线不均、字迹模糊、带有背景图案的照片进行识别;而这款软件的最独特的地方，就是它的屏幕直接截图功能，所以它对要进行识别的文件格式没有任何限制，只要是能在电脑屏幕显示的图片，都可以直接截图识别。 重要提醒: 1、最近出现了一些和我们的软件名字一样的、价格很低的图文转换工具软件，请记住，这些软件跟我们的不是同一款，功能相差很大～