深度学习实战14(进阶版)-手写文字OCR识别，手写笔记也可以识别了

大家好，我是微学AI，今天给大家带来手写OCR识别的项目。手写的文稿在日常生活中较为常见，比如笔记、会议记录，合同签名、手写书信等，手写体的文字到处都有，所以针对手写体识别也是有较大的需求。目前手写体的识别相比印刷体识别率不是太高，主要有以下几个难点：

• 中文汉字字符级别的类别较多；
• 手写体字符的书写随意性较大, 比如连笔字、草书、行书字体
• 每个人的书写风格不一样

以上难点对手写体的识别都带来了很大难度。本项目先采用paddlehub第三方库包进行手写识别，让大家体验以下。

#模型导入
import paddlehub as hub

ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_server")

import cv2
image_path = '123456.png'
# 读取测试文件夹test.txt中的照片路径
np_images =[cv2.imread(image_path)]

results = ocr.recognize_text(
                    images=np_images,         # 图片数据，ndarray.shape 为 [H, W, C]，BGR格式；
                    use_gpu=False,            # 是否使用 GPU；若使用GPU，请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量
                    output_dir='ocr_result',  # 图片的保存路径，默认设为 ocr_result；
                    visualization=True,       # 是否将识别结果保