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C++ OCR（Optical Character Recognition，光學字符識別）庫能夠識別手寫體，主要依賴于其內置的算法和訓練模型。這些庫通常包含大量的字符樣本，這些樣本可以是印刷體或手寫體，用于訓練OCR引擎以識別不同字體和書寫風格的字符。
在C++中，一些流行的OCR庫包括Tesseract、OpenCV等。這些庫提供了豐富的API，可以方便地用于圖像處理和字符識別。
對于手寫體識別，以下是一些關鍵步驟：
需要注意的是，手寫體識別是一個具有挑戰性的任務，因為手寫體字符的字體、大小、筆跡等因素都會影響識別的準確性。因此，為了獲得更好的識別效果，可能需要使用大量的標注數據進行模型訓練，并不斷優化算法和參數設置。
另外，也有一些專門針對手寫體識別的C++庫，如HuHu et al. (2020)提出的HCL2.0庫等。這些庫可能提供了更高級的手寫體識別算法和模型，以滿足特定應用場景的需求。
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