车牌号码打分100
简介
chineseOCR_lite是一款超轻量级的中文OCR（光学字符识别）工具，它不仅支持竖排文字的识别，还兼容nn推理。其包含的三个模型：pse（8.5M）、crnn（6.3M）和angle（1.5M），整体模型大小仅为17M，展现出极高的效率和便捷性。
Docker环境下的chineseocr_lite安装教程：
1. 运行Docker命令以启动容器：
```shell
docker run -dit -p 8080:8080 -v /mnt/d/data/:/data --name chineseocr vitzy/chineseocr_lite
```
查询正在运行的Docker镜像状态，可以使用命令 `docker ps`。
进入已启动的容器，可使用命令：`docker exec -it
2. 在容器内部操作，拉取代码：
```shell
cd data/git clone
```
运行项目：`cd chineseocr_lite/` 进入目录后，使用 `python3 app.py 8080` 启动程序。
3. 在浏览器中输入 ` 进行访问。
通用OCR测试体验：
对于识别“建筑风水师”这样的文字，chineseOCR_lite表现出色，得分高达90分。
其他场景测试：
火车票识别：无法识别关键内容，得分较低，为30分。这可能需要用户自行训练模型以提高识别率。
身份证识别：能准确识别身份证号码和地址，但姓名和出生日期无法识别，得分60分。
银行卡识别：虽然中文识别基本正确，但整体识别有误，得分仅为20分。
车牌号识别：表现优秀，完全正确识别，得分100分。
整体来看，chineseOCR_lite的中文识别准确率在80%以上，尤其在特定场景如车牌号识别方面表现出色。但在某些情况下，如火车票识别，可能需要用户自行训练模型以提高识别率。对于市场上的大多数收费OCR工具，这款开源中文OCR工具实属难得，感谢作者的开源精神，对于感兴趣的同学，源码已公开在