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Agujero de árbol OCR

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Introducción

• Reconocimiento local de OCR: la herramienta de reconocimiento de texto de OCR de orificio de árbol no requiere conexión a Internet. Aprovecha la tecnología OCR local, basada en el modelo Paddle OCR y los marcos de aprendizaje profundo como Pytorch, DJL, para proporcionar un reconocimiento de texto rápido y preciso.
• Compatibilidad multiplataforma: desarrollado con Java 1.8 y Javafx, admite la operación en diferentes sistemas operativos, incluida Mac OS X 12.6 y superior.
• Funcionalidad potente: además del reconocimiento básico de texto, también incluye el reconocimiento de PDF, el reconocimiento de texto de imagen, el reconocimiento de capturas de captura de captura de acceso directo y más.

Biblioteca de dependencias

• JDK 1.8
• Javafx
• DJL
• Pytorch
• ONNX
• Paleta OCR
• Opencv

Dirección de código abierto

GITEE | github

Documentación

https://tree-hole-ocrdocs.vercel.app/

Requisitos

• Mac OS X 12.6 debido a la dependencia de DJL 0.25.0

Instalación

• No incluya caracteres chinos en la ruta de instalación ;
• Este programa se desarrolla con Javafx, y el paquete de instalación proporcionado ya incluye Java.
• Descargue la última versión de la versión y descompone para la instalación.

Usando el programa

Captura de pantalla

• Método uno: haga clic en el botón de captura de pantalla en la interfaz principal del programa;
• Método dos: presione la tecla de acceso directo de captura de pantalla F4.

Selección de área

Después de ingresar a la interfaz de captura de pantalla, presione y mantenga presionado el botón izquierdo del mouse, luego arrastre para seleccionar el área que desea capturar; Después de completar la selección, puede ajustar el área seleccionada:

• Use las teclas de flecha para ajustar los bordes derecho y superior del área seleccionada;
• Use las teclas de cambio + flecha para ajustar los bordes izquierdo e inferior del área seleccionada;
• Use Ctrl + A para seleccionar toda la pantalla.

Confirmar la selección

Después de completar la selección, presione Enter o tecla Space , o haga doble clic en el botón del mouse izquierdo para confirmar la selección; Una vez confirmado, el programa realizará automáticamente el reconocimiento de texto de OCR en el área seleccionada.

• imagen

  

• resultado:

  

Construcción local

Descargar y descifrar los modelos

 wget https://github.com/litongjava/tools-ocr/releases/download/model-ppocr-v4/ch_PP-OCRv4_rec_infer-onnx.zip
wget https://github.com/litongjava/tools-ocr/releases/download/model-ppocr-v4/ch_PP-OCRv4_det_infer-onnx.zip

Descompensar los modelos

 mkdir models/ch_PP-OCRv4_rec_infer
mkdir models/ch_PP-OCRv4_det_infer
unzip /Users/mac/Downloads/ch_PP-OCRv4_rec_infer-onnx.zip -d models/ch_PP-OCRv4_rec_infer
unzip /Users/mac/Downloads/ch_PP-OCRv4_det_infer-onnx.zip -d models/ch_PP-OCRv4_det_infer

Construir el programa

Puede descargar el código y construirlo localmente. Los comandos de compilación son los siguientes: Windows

 mkdir targetjfxapp
cp -r models targetjfxapp
mvn jfx:native -DskipTests -f pom.xml

macosa

rm -rf target/jfx/app
mkdir -p target/jfx/app
cp -r models target/jfx/app
mvn jfx:native -DskipTests -f pom.xml

Ver Registro de operaciones del sistema

CD Treehole.app/contents/java/logs

Avisos

Configuración de permiso de Mac

Dado que se monitorean los atajos de captura de pantalla, Mac necesita la configuración de permisos adecuados, como se muestra a continuación:

• Configuración -> Seguridad y privacidad -> Accesibilidad
• Configuración -> Seguridad y privacidad -> Grabación de pantalla

Directorios comunes

• Directorio de registro /applications/treehole.app/contents/java/logs
• Directorio de guardado de imágenes temporal /applications/treehole.app/contents/java

HACER

• Reconocimiento de PDF
• Reconocimiento de texto de imagen
  • Alineación del texto del resultado de reconocimiento (multi-columna aún por implementar)
  • Captura de pantalla del modo de pantalla completa
  • Agregar animación de reconocimiento
  • Soporte de múltiples pantallas
• Traducción de texto
• Reconocimiento de fórmula
• Reconocimiento de mesa
• Configuración de software