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ocr辨識的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包
ocr辨識的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳昭明寫的 開發者傳授PyTorch秘笈 和張德豐的 一本書秒殺電腦視覺最新應用：80個Python大師級實例都 可以從中找到所需的評價。
另外網站盟立RPA系統結合OCR辨識，將您繁瑣重複的工作自動化也說明：當OCR遇見RPA，OCR相當於機器人的眼睛. 在RPA較為活躍的金融類企業以及很多企業的財稅部門中，經常涉及大量的非結構化、非數位化資料與資訊（如紙本 ...
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立臺北科技大學 電機工程系 宋國明所指導 王群棋的 基於深度學習之多場景車牌辨識系統 （2021），提出ocr辨識關鍵因素是什麼，來自於深度學習、車牌辨識、字元辨識、YOLOv5、OCR。
而第二篇論文國立高雄科技大學 資訊管理系 朱彥銘所指導 黃俊諺的 基於WebRTC技術之線上錄影系統：以課堂教學考試為例 （2021），提出因為有 網路即時通訊、螢幕錄影、遠距教學、線上考試系統、串流的重點而找出了 ocr辨識的解答。
最後網站如何使用OCR辨識掃描文件的文字內容？ - kdan mobile support則補充：OCR 為一種光學文字辨識的功能，可將圖片和掃描文件中的文字進行解析，進而轉成純文字檔或是可選取文字的PDF檔案。轉檔後的檔案，你可以搜尋、修改或 ...
開發者傳授PyTorch秘笈
為了解決ocr辨識 的問題，作者陳昭明 這樣論述：
～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～ 深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】 ★ 作者品質保證 ★ 經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！ ～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： ● CNN (卷積神經網路) ● YOLO (物件偵測) ● GAN (生成對抗網路) ● DeepFake (深
度偽造) ● OCR (光學文字辨識) ● ANPR (車牌辨識) ● ASR (自動語音辨識) ● BERT / Transformer ● 臉部辨識 ● Knowledge Graph (知識圖譜) ● NLP (自然語言處理) ● ChatBot ● RL (強化學習) ● XAI (可解釋的 AI) 本書特色 入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ ★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 ★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 ★摒棄長篇大
論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 ★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 ★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 ★介紹 PyTorch 最新版本功能 ★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow
ocr辨識進入發燒排行的影片
LINE MUSIC 新推兩項功能
「Vocal off 去人聲跟唱」及「OCR 影像辨識建立歌單」
Vocal off 讓你邊播音樂的時候 直接去掉人聲～
無論是在家練唱
或是跟朋友出去玩需要炒熱氣氛都超適合
而 OCR 影像辨識
則可以用截圖的方式幫你快速複製歌單喔！
不論你是新用戶、舊用戶
輸入序號就可以免費加贈 14 天
趕快去試試這兩項新功能吧
專屬序號兌換連結：https://music-tw.line.me/redeem
獺友專屬序號：LMAOTTERGIRLS
＊本活動序號於 14 天體驗結束後，若未自行取消訂閱，將會自動續約扣款喔！
#Vocaloff不只聽跟著唱 #行動歌神 #練唱神器
【製作團隊】
企劃：貝爾
腳本：貝爾
攝影：靜香
剪輯：靜香
字幕：靜香
監製：Emma、宇恩、蜜柑
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基於深度學習之多場景車牌辨識系統
為了解決ocr辨識 的問題，作者王群棋 這樣論述：
由於影像拍攝技術的提高，現今車牌辨識系統已被廣泛使用於人們的生活之中，例如大樓車輛出入口管理、停車場進出管理、區間測速等等。近年來機動車輛數量持續穩定地上升中，車牌可能因為外在環境的變化而間接影響車牌辨識的結果，為了在多種應用場景下能更快速地辨識多變的車牌資料，本論文提出一種基於深度學習並結合OCR光學辨識技術之車牌辨識系統，車牌辨識系統有三個階段，包含以YOLOv5深度學習模型進行車牌位置偵測、透過演算法進行字元分割、使用OCR進行字元辨識，本文目的是在各種場景下能快速識別車牌，並利用基於深度學習的OCR辨識出車牌上的字元。相較於傳統的車牌識別系統，本車牌偵測系統的precision達到9
9.1%，此模型更輕量化與具備良好的準確度。
一本書秒殺電腦視覺最新應用：80個Python大師級實例
為了解決ocr辨識 的問題，作者張德豐 這樣論述：
★★★★★【電腦視覺】、【80個Python大師級實例】★★★★★ 鷹眼王者的銳利捕捉，電腦視覺應用精準秒殺！ 本書技術重點 ✪Python電腦視覺基礎，包括常用的函數庫 ✪各種去霧演算法、空域增強，時域增強，色階調整、Hough變換檢測 ✪分割車牌處理、包括定位，字元處理及辨識 ✪分水嶺演算法，用在醫學診斷 ✪CNN及SVC手寫數字辨識、使用AlexNet ✪OCR原理及實作、小波技術處理 ✪SVD、PCA、K-Means圖型壓縮原理 ✪圖型搜尋、比對、角點特徵偵測、Harris演算法、FAST演算法 ✪運動目標偵測、幀差分法、背景差分法、光流
法 ✪浮水印技術、大腦影像分析、閾值分割、區域生長實作 ✪自動駕駛實作、包括環境感知、行為決策，路徑規劃及運動控制 ✪物件偵測，包括RCNN及YOLO ✪視覺分析應用實例，包括Arcade Game製作，停車場自動車牌辨識系統開發 本書特色 ◎案例涵蓋面廣、實用、擴充性、可讀性強 本書以「概述+ 案例」的形式進行編寫，充分強調案例的實用性及程式的可擴充性，所選案例大多數來自日常生活中，應用性強。另外，書中每個案例的程式都經過偵錯與測試，同時程式碼中增加了大量的解釋說明，可讀性強。 ◎點線面完美結合，兼顧性強 本書點線面兼顧，涵蓋了數位影像處理中幾乎所有的
基本模組，並涉及視訊處理、對位拼接、數位浮水印等進階影像處理方面的內容，全面講解了基於Python 進行電腦視覺應用的原理及方法，內容做到完美連結與統籌兼顧，讓讀者實現了由點到面進行發散性延伸。
基於WebRTC技術之線上錄影系統：以課堂教學考試為例
為了解決ocr辨識 的問題，作者黃俊諺 這樣論述：
摘 要 iABSTRACT ii誌 謝 iv圖目錄 vii表目錄 viii第壹章、緒論 11.1 研究背景 11.2 研究動機 21.3 研究目的 21.4 研究限制 31.5 論文架構與流程 3第貳章、文獻探討 52.1 Python 52.2 Flask 52.3 線上考試監督系統 62.4 螢幕錄影 72.5 WebRTC 72.6 HLS串流協定 82.7 FFmpeg 92.8 OCR 9第參章、系統設計 103.1 系統介紹 103.2 系統設計之目的 103.3 系統架構圖 113.4 測驗的流程 123.4.1 學習者錄影
143.4.2 影片上傳方法 153.4.3 上傳資料 163.4.4 影片處理 173.4.5 資料庫欄位說明 213.4.6 影片調閱 22第肆章、系統實驗 244.1 實驗環境介紹 244.2 實驗設計 254.2.1 實驗一：探討分段式上傳與一次性上傳的差異 254.2.2 實驗二：探討每T秒上傳檔案對記憶體以及CPU造成的影響 274.2.3 實驗三：探討解析度對記憶體以及CPU造成的影響 294.2.4 實驗四：探討不同解析度畫面，以OCR方式進行文字辨識結果 314.2.5 實驗五：探討調整bitrate來觀察最終容量的變化量 324.2.6 實驗六：探
討調整bitrate後的畫面結果，以OCR辨識文字之準確率 34第伍章、結論 355.1 結論 35參考文獻 36