14、多语言ocr文字识别系统之前端服务部署

OCR 是光学字符识别 Optical Character Recognition的简称，就是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。

现在所说的OCR通常也指场景文字识别，根据识别场景，可大致将 OCR 分为识别特定场景的专用 OCR 和识别多种场景的通用 OCR。比如车牌识别就是对特定场景的OCR，而对工业场景中的文字识别则是通用场景OCR。例如医药品包装上的文字、各种钢制部件上的文字、容器表面的喷涂文字、商店标志上的个性文字等。在这样的图像中，字符部分可能出现在弯曲阵列、曲面异形、斜率分布、皱纹变形、不完整等各种形式中，并且与标准字符的特征大不相同，因此其识别难度相对困难。

对于文字识别，实际中一般首先需要通过文字检测定位文字在图像中的区域，然后提取区域的序列特征，在此基础上进行专门的字符识别。但是随着CV发展，也出现很多端到端的End2End OCR。

现在互联网有很多Ai平台，提供算法接口，我们直接能调用，并且他们收费，能带来很大的收益。我们同样可以实现这么一个平台，集成算法，来实现商业，给自己带来收入。当然也可以作为学习知识的一个实战项目。

本课程就是基于SpringBoot+Python+Vue多语言实现的OCR文字识别系统，包含几大核心模块：用户管理、用户授权管理、算法管理、算法服务。

课程基于SpringBoot+Python+Vue技术栈实现，包含了SpringBoot、Mybatis、MySQL、Vue、Conda、OpenCV、深度学习框架、Django技术等，课程还会讲解整个部署过程。

本课程不涉及细节讲解，主要是从项目环境搭建和代码启动和效果演示进行讲解，适合直接需要代码的学员，有需要的伙伴可以直接使用或进行二次开发。