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纳到数据集中，然后用这些标注数据进行第一版的目标识别模型训练。 训练出来的模型只是利用传统图像处理能够识别成功的图片进行学习。对于不成功的图片，我们进一步使用OCR。OCR能够识别出图像中的文字内容及其位置。结合第一阶段的目标识别模型进行结果融合，可以得到更为精确的可点击区域结果来自：百科![]()
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（是OCR中的一种实现方式）是一个光学字符识别引擎，支持多种操作系统。本实验将在华为云鲲鹏 弹性云服务器 CentOS系统的实例上，安装Tesseract；体验通过源码在鲲鹏云服务器上安装软件，并使用Tesseract识别图片中的文字。 基本要求： 1) 熟练使用Linux基本操作命令； 2) 了解Tesseract的基本原理；来自：百科![]()
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