检测数字手写的OCR解决方案？

是否有一种解决方案可以很好地处理数字（1-10）书写？我试过tesseract，但我得到的只是垃圾

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理想的OSS，但商业版也可以。

OpenCV现在提供手写数字识别OCR样本。你可以参考它：

它使用kNN和SVM对手写数字进行训练，然后对其应用OCR

以下是kNN训练的输出（误差仅为3.5%）：

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我在搜索时发现了你的帖子，它吸引了我进行一些有趣的研究。我将与您和论坛分享我的一些发现：

手写识别（ICR，基于神经网络）和由此产生的OCR解决方案的研究最近才真正起步。在过去的十年中已经提出了许多算法，但是手写识别仍然是一个挑战

首先，一些指向免费编程资源的指针 （MB，您没有提到您的编程环境或操作系统，因此我的建议主要涉及Windows。）

www.codeproject.com/Articles/143059/Neural-Network-for-Recognition-of-handritted-Digi 这是C语言手写数字识别神经网络的一页# 这是迈克·奥尼尔（Mike O'Neill）的手写数字识别神经网络（采用MFC/C++模型）的C#中的一个基本修改。更多关于奥尼尔工作的信息请访问：www.codeproject.com/KB/library/NeuralNetRecognition.aspx

他们的解决方案是针对VisualBasic的，所以Windows是主要的吸引力，但我看到他们支持Linux、MacOS和一些风格的UNIX。 SDK是免费的！从这里下载：www.asprise.com/product/ocr/Download.php？lang=vb

（我在论坛的另一个地方看到了关于asprise的积极反馈： )

这是另一个很好的资源-用于测试OCR能力的手写数据库，如下所示： www.yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html 这是MNIST手写数字数据库（60000个示例和10000个示例的测试集）的主页。该网站表示，这些数字已经过大小标准化，并在固定大小的图像中居中，因此，您可以集中精力学习真实世界数据的技术和模式识别方法，并尽可能减少预处理和格式化方面的工作

MNIST是更大的NIST数据库的（免费）子集，可在以下位置（按成本）获得： www.nist.gov/srd/nistsd19.cfm

商业解决方案

www.captricity.com/scription-ocr-software/ 此解决方案处理任何自由形式的手写输入

该软件可以转换所有静态文档，包括纸质文档、PDF、传真、efax，以及任何类型的手写和人工标记。 他们有“随用随付”模式（免费10页）和最低75美元/月的付费解决方案

www.cvisiontech.com/traffee/general/traffee.html？lang=eng CVISION的表单梯形图处理来自结构化表单的字段数据内部的手写输入

它验证信息并将此信息输出到文档数据库中

嗯一些