【开源】基于训练好的 Deep Learning 模型开发的，模型包含功能：文本检测、文本识别，目前斩获21.9K star

文本检测文本检测是计算机视觉领域的一项技术，它旨在从图像或视频中检测并定位文本内容。这项技术对于许多应用都至关重要，例如：1. 光学字符识别（OCR）：将图像中的文字转换为机器可读的文本格式，以便进一步处理和分析。2. 内容审核：自动识别并过滤不当或敏感的文字内容。3. 场景理解：帮助机器更好地理解图像中的场景，例如通过识别路牌、广告牌等文字信息。4. 辅助功能：如为视障人士提供实时文字阅读服务等。文本检测技术通常包括以下几个步骤：- 文本定位：在图像中确定文本的位置。- 文本识别：将定位到的文本区域进行字符分割和识别。- 后处理：对识别结果进行校正和优化，以提高准确率。随着深度学习技术的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的应用，文本检测的准确率和效率都有了显著提升。这 ………………………………