调试经验——利用OneNote进行文字识别（OCR with OneNote）-白红宇

调试经验——利用OneNote进行文字识别（OCR with OneNote）

阅读量：101 次

发布时间：2019-02-26

本文共 205 字，大约阅读时间需要 1 分钟。

最近在使用OneNote的文字识别功能时，发现其识别效果有显著提升。以下是具体操作步骤及效果展示：

图片选择与复制

在需要识别的图片中找到合适区域，右键点击并选择“复制图片中的文本”功能。

文本识别结果

复制后的文本内容通常较为整洁，但可能存在少量空格或格式问题，需手动调整。

优化处理

对识别结果进行空格优化处理，确保文本更加清晰易读。

最终效果展示

经过优化后的文本内容显著提升，文字清晰，识别准确率更高。

转载地址：http://dryf.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章

OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪

OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)

OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计

OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习？

OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程

OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测

OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别

OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦

OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果

OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测

OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别（数据集 + 源码）

OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割

OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)

OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测

OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案

OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统

OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)

OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)

OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别

OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态（含数据集）