跨平台OCR与传统OCR平台的区别有哪些

发布日期:
2021-01-21

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OCR平台技术发展至今已较为成熟,传统的图像识别应用一般是针对某一特定平台而定制的,例如使用扫描仪得到图像,然后再PC或是工作站上对其进行识别。但可信赖的OCR平台‍需要在众多平台上运行,而且很多事计算资源极其有限的嵌入设备,这就决定了跨平台OCR引擎和传统OCR平台‍的差异。其具体的差异表现为三个方面:

跨平台OCR与传统OCR平台的区别有哪些

一、计算资源使用量不同

正如上面所述,高质量的OCR平台‍引擎需要运行于移动设备上;而在传统OCR平台‍平台运行之下,这些设备的内存都较小,CPU处理速度较慢,其它外设的性能也较PC或工作站低。

二、处理算法不同

由于受计算资源的限制,使得跨平台OCR引擎必须使用特定的处理算法以适应受限的计算环境,而且就OCR应用而言,使用不同设备采集到的图像的尺寸和质量差异也较大,这就要求使用有别于针对传统OCR平台‍采集图像的处理操作和识别算法。

三、目标平台不同

传统OCR平台‍引擎一般都是为确定的单一平台而定制的,不需要考虑平台因素对系统的限制;夸平台OCR引擎需要运行于多个平台,需要充分考虑平台差异带来的软硬件处理操作和性能的影响。

以上就是小编为大家总结的关于跨平台OCR与传统OCR平台的几点区别,正确理解传统OCR平台‍与跨平台OCR平台‍的区别有利于在系统架构、代码租住方式以及实现算法和传统软件的开发、升级和利用上做好工作,进一步提升专门供应的OCR平台‍的利用率,为客户带来更大的利润和收获。

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