手写识别文字模型在OCR服务中开源，适用于从银行支票和进账单中提取文字

ocr_services 手写文字OCR识别模型，均是自主训练开发的模型，目前以下三个功能进行开源： 通用场景下手写文字的识别 银行支票OCR识别 银行进账单OCR识别 其他票据（营业执照，电子承兑汇票，票据，医疗票据等等），pdf，表格等功能会在后续逐步开放。 代码结构 common：通用的一些函数； net：包含文字检测模型和识别模型的代码； 服务：基于net模型构建的文字ocr功能服务，如支票和进账单的OCR识别； 结构：文字识别结果结构化； test_datas：测试数据 text_processing：识别出来的文字的处理，如分段性文字的纠错； 功能说明 通用场景下手写文字识别 基于深度学习模型，自主训练开发的手写文字的识别，可以对切割好的单行文字尽心文字识别，方便进行文字的录入。银行支票OCR识别 银行支票的文字信息的提取，通过文字的定位，识别和结构化后，得到提取后的支票信