目前NLP+OCR的落地应用在市场上愈加火热，如金融领域的研报分析、司法领域的合同审核甚至知识图谱的信息抽取，无不显示着NLP与OCR融合的巨大魅力。
本文将针对OCR从理论和实战两方面进行详细论述，当然，不会涉及过多的公式，网上对于公式解析已经很全面，若感兴趣可自行查找。
本项目下的所有模型均在以下环境中测试成功：
python版本：python3.6
系统：ubuntu18.04
pytorch：1.2.0
tensorflow：1.14.0
（一）OCR深度实践系列：图像预处理
（二）OCR深度实践系列：数据生成
（三）OCR深度实践系列：文本检测
（四）OCR深度实践系列：文本识别
（五）OCR深度实践系列：后处理篇