人工智能方向很多，其中OCR作为图片文字识别，在很多方面得到运用，例如：网络安全公司通过爬虫网络图片，对图片上的文字识别分析，从而判定其是否含有特定色彩信息等。对图片上的文字有效识别，方便了文字的携带和再次重复使用，只需对需要识别的图片拍摄扫描就可识别其文字信息，大大简化人的工作量。

OCR识别的第一步便是数据准备，数据作为训练好坏的关键，往往具有一定重要性，巨大的数据量也是模型识别能力的重要保障。而OCR数据准备不像图片识别目标检测那样需要人工标注，因其数据需求简单，因此，算法开发者通常通过程序自动生成训练数据，本人之前做中文、英文、日语等多种语言OCR识别过程都是通过程序仿真。而丰富多样的数据格式，有利于提高模型的泛化能力。今天给大家介绍一个GitHub开源的OCR字符识别利器。

GitHub地址：https://github.com/Belval/TextRecognitionDataGenerator

该项目下载后可以直接在本地运行，支持中文、英文数据仿真，使用者只需要按要求将字体和语料库放到指定目录即可。

通过如下命令即可仿真数据：

生成仿真数据入口

如下是仿真的英文OCR训练数据：

仿真的英文OCR训练数据

当然，在真实场景中，如上数据远远不能满足需求，该项目提供了配置参数，通过 - k命令可以生成倾斜或呈对角线排列的数据，如下：

对角线排列的OCR训练数据

这种对角线排列的数据在训练过程很有意义，对提高模型的泛化和抗噪能力至关重要。

不仅如此，该项目提供了波浪形状的仿真数据，通过- d参数即可生成。

呈波浪形的OCR训练数据

这种数据加入OCR训练过程，通过实验，对模型能力提升特别大。

不仅如此，项目提供了-d参数的以图片作为背景的OCR数据。

以图片作为背景的OCR仿真数据

这种数据只需要开发者将搜集到的背景图片放到指定目录，程序在仿真过程会自动读取并仿真，本人在一步步调试其源代码的时候，对其做了很多修改。

该项目还支持手写字符识别的数据仿真，通过-hw参数控制。

手写OCR数据仿真

作者还提供了仿真速度结果：

仿真速度对比

可以看到，不同环境中仿真的图片速度不同，开发者只有指定参数即可。目前，该项目已经有673个star，fork286次，可以说得到了很多人的喜欢，如果你也从事或者准备从事人工智能中的OCR方向，不妨以此作为你的仿真数据利器，相信一定会给你带来意想不到的惊喜和模型效果。

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