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图片转文字 天若OCR离线版支持Win7
破解资源 2024/11/16 佚名
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看到论坛有人分享天若的本地版：https://www.52pojie.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=1525719
下下来发现Win7不能使用，我目前接触到的内网电脑一般情况操作系统都是Win7。基本上没有Win10，甚至还有Xp的。
于是根据 github 里面chineseocr_lite的解释：
https://github.com/DayBreak-u/ch ... e/onnx/cpp_projects
对于老平台的支持问题(主要指windows平台)：
  • opencv通过自行编译，最老可以支持xp。
  • ncnn(cpu)通过自行编译，最老也能支持xp。
  • onnxruntime只能支持windows7~10。
  • 所以想上老windows平台，则只能选择ncnn版。

所以win7 xp 应该都是可以运行的。于是我使用该Github上面编译的demo 和开源的天若组装了一下，测试Win7可用。
接口选择本地即可。
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识别效果还行。
添加一个生成二维码功能
既然是离线版，那么为了方便传输识别的文字，添加了生成二维码功能。可以把识别到的信息变成二维码。用手机扫一扫数据就可以传输到手机里面。
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为了方便在内网里有的电脑安装运行不成功，或者配置比较低识别比较占用资源。可以远程访问网站进行识别
软件启动的时候同时开启了一个Web服务。端口为1111。访问http://ip:1111
可以打开网站，上传图片可以识别：
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也开启转换接口的API：http://ip:1111/ocr?path=UrlEncode（本地图片地址）
如：http://ip:1111/ocr?path=G:\1.jpg  其中G:\1.jpg 需要UrlEncode 编码 实际访问为：http://ip:1111/ocr?path=G%3a%5c1.jpg
返回结果为Json串：
{ "image":  base64的图片信息, "elapse": 识别时间,"rec_res": [ { "words": "识别内容"}]}
下载地址：
https://www.lanzouw.com/b08yscg7g 密码:hanv
文件列表：
天若OCR文字识别_ncnn.7z  大小：9.1M 理论上xp 也能运行，但是我没环境没试过
天若OCR文字识别_onnx.7z  大小：15.7M
VC_redist.x86.exe  大小：15.7M VC的运行库
个人感觉ncnn识别大文件的时候没有onnx识别速度快。同时占用资源也多一点。不过正常截图识别区别不大，毕竟都是轻量级的模型库。
注：
1、程序调用chineseocr_lite打包的程序时候360或者其他杀毒软件可能会进行拦截提示，出现***该区域未发现文本***，应该都是都是被拦截了放行即可。
2、软件使用.Net4.0编写，请确保系统有.Net4.0的运行环境
3、如果识别的时候提示缺少DLL。应该是电脑没有安装C++运行库VC_redist.x86.exe。运行库已经也放到了蓝奏云里。
4、二维码传输字数限制为430个，太多了生成会出问题的。
5、关于识别率的问题，轻量级的模型识别速度快，准确率是有点问题。服务端的模型比较大，有100多M。识别慢、效果好。
个人不建议使用服务端模型，又大又慢。 使用天若OCR文字识别_ncnn.7z 和天若OCR文字识别_onnx.7z  就行了。没必要为了提高一点点准确率而去使用服务器端
服务端模型也已经上传到蓝奏云，由于蓝奏云100M限制，把模型分开了。使用方法：
下载OCR-SERVER.7z、srec.7z两个文件，解压后把srec.onnx剪切到models文件夹里即可。
最终软件目录
Data
  --screenshot.wav
  --config.ini
models
  --scls.onnx
  --sdet.onnx
  --skeys.txt
  --srec.onnx
天若OCR文字识别.exe

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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/16

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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