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aihub/deep-learning/ddddocr/README.md
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@ -10,7 +10,7 @@ OCR的核心技术包含两方面，一是目标检测模型检测图片中的
第一类验证码最简单，它们没有复杂的背景图片，所以目标检测模型可以省略，直接将图片送入文字识别模型即可。
![image](https://user-images.githubusercontent.com/20157705/191401415-90e25e7e-07c6-49b2-9dae-57a476357c84.png)
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/20157705/191401415-90e25e7e-07c6-49b2-9dae-57a476357c84.png" width="50%" height="50%">
识别代码如下：
@ -33,7 +33,8 @@ print(res)
第二类验证码有复杂的背景，需要先用目标检测模型框出文字，在进行识别
![image](https://user-images.githubusercontent.com/20157705/191401494-aa46d882-6be9-4499-b95b-667c7ce92385.png)
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/20157705/191401494-aa46d882-6be9-4499-b95b-667c7ce92385.png" width="30%" height="30%">
代码如下：
@ -63,13 +64,18 @@ cv2.imwrite("result.jpg", im)
输出结果如下：
![image](https://user-images.githubusercontent.com/20157705/191401572-43eb066c-e1cb-451b-8656-260df3a7b0e3.png)
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/20157705/191401572-43eb066c-e1cb-451b-8656-260df3a7b0e3.png" width="30%" height="30%">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/20157705/191405904-82c00b1e-9e70-433f-bbc0-ca8bb48d7bf1.png" width="30%" height="30%">
可以看到文字部分已经被框出来了，如果我们在上述代码直接将`im[y1:y2, x1:x2]`送入文字识别模型，就可以识别出对应的文本内容了。
`ddddocr`还能识别下面这种带滑块的验证码
![image](https://user-images.githubusercontent.com/20157705/191401644-10dd8c3a-5475-40fe-ab5c-87137b1ffcf7.png)
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/20157705/191401644-10dd8c3a-5475-40fe-ab5c-87137b1ffcf7.png" width="30%" height="30%">
这种虽然不属于OCR的业务范畴，但作为一个通用的验证码识别工具，作者还是支持了，必须给作者点个赞。