react-native-glyph-ocr: кириллица на Android без ML Kit
Библиотека OCR для React Native: Apple Vision на iOS, PaddleOCR на Android. На русских этикетках 77–83% против 13–28% у ML Kit; пакет в npm.
Stuzhuk Lab — Chemistry of Code
Химия кода
← Все статьи
Тег
OCR
Все статьи блога с этим тегом.
Урок 3. Алфавит, лейблы, формат — Обучаем CNN и CRNN с нуля
Серия «Обучаем CNN и CRNN с нуля»: контракт индексов пусто=0 (blank), кодирование меток, нормализация и проверка формата — до первого датасета.
WebGPU + Transformers.js: нейросети прямо в браузере
Как запускать ML в React без обязательного серверного GPU: WebGPU, Transformers.js, ONNX Runtime, OCR и компьютерное зрение, запасной путь на WASM и размер модели.
YOLO: как нейросеть учится находить объекты на изображении
Детекция объектов простым инженерным языком: чем YOLO отличается от классификации и сегментации, как устроены рамка, уверенность и подавление дублей, зачем готовые веса и свой датасет, и как связать детектор с OCR, линиями, графом и языковой моделью на технологических схемах.
Кроп листа УЗТ: проекции, перспектива и другие способы разрезать бланк
Полевые заметки: как в пилоте режем фото бланка УЗТ на клетки — морфология, проекции, осторожная перспектива — и какие ещё приёмы разрезки листов распространены в индустрии.
Метрики качества нейросетей: как понять, что модель действительно работает
Как выбрать метрики качества нейросети: классификация, компьютерное зрение, OCR, LLM и RAG, калибровка и производственные показатели — что измерять, чтобы модель реально работала в продукте.
Компактная CRNN для замеров УЗТ: 640 тысяч параметров и пустые клетки
Полевые заметки: локальная CRNN на кропах толщины, CTC, 640 тыс. параметров, конфликт пустых клеток и почему Transformer не первый шаг.
Качество компактной замерной сети не растёт от запуска обучения: цикл экспериментов
Третья заметка пилота УЗТ: диагностика ошибок, один рычаг за раз, эпохи, набор и когда модель уже не надо «дожимать» процентами.
Пустая клетка, повтор и зачёркивание: распознаватель не должен решать, есть ли замер
Продолжение пилота УЗТ: пять видов клетки, чернила, повтор вверх по колонке, зачёркивание и почему эвристика ещё не заменяет крошечный классификатор.
Рукописный бланк УЗТ: почему одной модели мало
Полевые заметки пилота: компьютерное зрение, OCR, vision LLM, confidence и review оператора до ERP — без претензии на готовый гайд.
Как научить нейросеть читать рукописные цифры: от CNN до TrOCR
Практический путь от классификации одной цифры до распознавания последовательностей на реальных бланках: CNN, CTC, CRNN, TrOCR, разметка из базы, эксперименты и production-пайплайн без лишней модели.
Как превратить изображение схемы в редактируемую диаграмму: полный обзор технологий от OCR до ИИ
Блок-схемы, UML, BPMN, сетевые топологии и чертежи: почему PNG ≠ диаграмма, что дают OCR, векторизация, CAD, компьютерное зрение и VLM в 2025–2026, и какая цепочка реально работает.