EasyOCR新增光栅字符分割算法，实现同时多数字识别
最近，为了群里的网友的大作业，实现了早就计划要进行的升级活动，实现了一维光栅字符分割算法，实现了多数字字符的识别。EasyOCR进入了2.0时代。
光栅字符分割算法基于字符周围的空白边线。利用边线实现字符分割，这种算法不是完美的。但是，更加复杂的算法都可以看作对光栅分割算法的改进。
效果见截图：
这是一个软件示例，为学习准备，需要下载源码，运行和学习。
本软件是一个手写体数字识别软件，采用BP神经网络，基于colt数学库，有完整源码，可以保存训练结果，基于开源例程neuralnetwork-sample，原作可以在GitHub中找到。主要改进了训练结果保存，并新增500张手写训练样本照片。新版本1.2.0新增宽幅数字识别和流行手写数字数据集MNIST前6076幅图片。欢迎使用。
软件架构说明：Java，Colt数学库，BP神经网络，附带500张测试图片，附带已训练的神经网络。
https://www.bilibili.com/video/BV1K34y1Y75A/
EasyOCR 1.4.2 发布，该版本更新了 opencv 的依赖，以及解决了 pillow 的一些相关问题，没有其他大的改进。 一个开箱即用的 OCR 工具，支持超过 80 种语言，包括中文：Latin, Chinese, Arabic, Devanagari, Cyrillic, etc. 你可以通过下面地址在线
。 经过调研，团队发现仓颉语言生态还缺少图像处理算法库的支持。结合团队在图像处理方向积累的丰富研发经验，通过对两个广泛使用的开源代码库zxing的条码识别算法和glide的图像加载与缓存机制进行深入分析，完成了适
tput) 2. 框架目前focus在high-level视觉任务，针对分类检测分割三大任务，基于内容风控、智能零售、智能监控、同图匹配、商品类目预测、商品检测、商品属性识别、工业质检等应用场景，基于阿里巴巴内部的业务实践和服务阿
LOv5 的上游分支 v7.0，同时支持分类、目标检测、实例分割任务 2. 支持 flask_rest_api 3. 支持使用 wandb 对实验跟踪和可视化功能 4. oneflow_hub_support_pilimage 5. 为每个 batch 的 compute_loss 部分减少一次 h2d 和 cpu slice_update
已发布，开发套件同步升级到API 10。相比3.2 Release版本，新增4000多个ArkTS API，应用开发能力更加丰富；HDF新增200多个HDI接口，硬件适配更加便捷；持续优化图形框架和方舟编译器（ArkCompiler），用户交互体验得到进一步提升；ArkU
步提高了 eKuiper 的性能和可用性： IO Connectors 增强。新增了多 Neuron 连接的功能；在 HTTP 连接方面，我们提供了类 oAuth 的基于动态 token 的鉴权过程的支持；此外还支持了 MQTT 连接中压缩和解压，减少边云传输的带宽损耗。
发平台 v3.5.0 已重磅发布，更新如下： 1、【新增】轻量级定时任务 SmartJob 2、【新增】站内信 3、【新增】个人中心 4、【新增】岗位管理 5、【优化】部门员工管理 SmartAdmin 由 河南·洛阳 1024创
5.0 Beta1版本开始提供首批API Level 12接口。 应用框架 新增AppStartUp应用并行化启动框架，提供一种在应用启动时初始化组件的简单而高效的方法，有效提升启动性能。 新增原子化服务启动API，提供跳出式和嵌入式两种启动
效。 添加对数字文字中数字之间的下划线（“_”）字符的支持 。 添加 json_pretty() SQL 函数。 Query planner 改进： “VALUES-as-coroutine”优化使 VALUES 子句中包含数千行的 INSERT 语句的解析和运行时间缩短了约一半
量也更高。在 flutter/gallery 过渡性能基准测试中，平均帧光栅化时间现在约为使用 Skia 时的一半。 这一进步还得益于： 启用脏区管理和部分重绘（flutter/engine#40959） 实现并发渲染通道编码（flutter/engine#42028） 对文本渲染
生高分辨率图案的加工工艺，使用光刻光刻机将外源干涉光栅（如二极管激光器）的输出通过透镜等光学元件照射到硅晶圆表面上，然后进行化学及物理反应生成微电子芯片的微电路。数学计算库发挥着重要的作用。 模型建
AI 大模型（AIE-SEG），号称“率先在遥感领域实现了图像分割的任务统一，一个模型实现‘万物零样本’的快速提取”，并可识别农田、水域、建筑物等近百种遥感地物分类，还能根据用户的交互式反馈自动调优识别结果。 支
检测、识别、摹本生成、字形匹配以及释读等方向的智能算法，加速甲骨文研究智能化进程。 地址：https://www.jgwlbq.org.cn/home 数字甲骨共创中心由安阳师范学院甲骨文信息处理教育部实验室、腾讯 SSV 数字文化实验室、腾讯优
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