可以自己识别数字的软件盘点（数字识别工具盘点轻松拓展数字识别边界）

本文将盘点当前市场上能够自己识别数字的软件工具，同时也会介绍这些工具如何能够轻松拓展数字识别边界。数字识别工具的应用日益广泛，无论是智能家居、智能手机还是金融科技，都需要使用数字识别技术，因此希望本文可以为读者提供一些有用的信息。

1.FineReader

FineReader是一款由ABBYY公司开发的OCR识别软件。该软件可以将图片或扫描的文本转化成可编辑的数字或文字。除了能够将识别结果导出为Word或Excel文档外，FineReader还具有手写字体识别能力，支持多项语言识别，也可以自己创建字体库。

2.TesseractOCR

TesseractOCR是一款由Google公司开发的OCR识别工具。该工具支持多种平台，包括Windows、Linux和MacOS等系统。除了支持英文识别外，TesseractOCR还支持多种语言、多种字体的识别，可以自己进行字体训练，因此具有很强的扩展性。

3.BaiduOCR

BaiduOCR是一款由百度公司开发的OCR识别工具。该工具支持多种语言、多种字体的识别，可以识别图片、PDF、扫描件等多种格式，支持身份证、银行卡等证件的自动识别。BaiduOCR也支持Python、Java等多种编程语言，因此可以方便地进行程序集成。

4.TensorFlow

TensorFlow是由Google公司开发的开源机器学习框架。它支持多种平台，包括Windows、Linux、MacOS、Android和iOS等系统。相比其他OCR工具，TensorFlow对于字体的波动和随意性更加稳定，因此更适合于较为复杂的数字识别任务。

5.OpenCV

OpenCV是一款开源计算机视觉库。它支持多种平台，包括Windows、Linux、MacOS等系统。OpenCV可以用于数字图像处理、模式识别和机器学习等领域。虽然它本身不是一款OCR工具，但是它具有数字图片处理的能力，也可以在数字识别过程中实现更加精确的处理。

总结归纳

以上五款软件工具都是当前市场上较为优秀的数字识别工具，它们都有自己的特点和适用场景。FineReader适合于简单的数字识别，且具有手写识别能力；TesseractOCR适合于多语言、字体训练方面的开发；BaiduOCR更适合于证件图片自动识别；TensorFlow则更适合处理较为复杂的数字识别任务；OpenCV则侧重于数字图像处理方面，可以帮助数字识别更加精确。无论是从开发效率、技术实现还是性价比等方面，我们都可以根据项目需求选择适合自己的数字识别工具。