是的，开发者可以使用或在其基础上构建成功的印地语 OCR 解决方案。 以天城文书写的印地语面临着独特的挑战，例如连字字符（组合字母）和元音变音符号（matras），但现代 OCR 工具已经适应处理这些复杂性。 像 Tesseract OCR 这样的开源库，结合自定义训练，以及像 Google Cloud Vision 这样的基于云的 API，提供了可靠的选择。 例如，Tesseract 4.0+ 包含一个经过天城文训练的长短期记忆 (LSTM) 引擎，提高了印刷印地语文本的准确性。 虽然这些工具适用于干净、高分辨率的图像，但在手写文本或低质量扫描的情况下，性能可能会有所不同。
有几个平台和框架专门针对印地语 OCR。 Google 的 Tesseract 是一个常见的起点；开发人员可以使用 PyTesseract（一个 Python 封装器）将其集成到应用程序中。 对于更专业的用例，像 Bhasha OCR 这样专为印度语言开发的工具，提供了针对天城文优化的预训练模型。 亚马逊 Textract 和 Azure Cognitive Services 等云服务也支持印地语，提供处理预处理、文本提取和后处理的 API。 例如，Google Cloud Vision 的 DOCUMENT_TEXT_DETECTION 功能可以从扫描的文档中提取印地语文本，具有合理的准确性，但它可能难以处理程式化的字体或不常见的连字。 开发人员还可以使用像 IIIT-ILST 天城文数据集这样的数据集来微调现有模型，以提高特定字体或格式的性能。
挑战仍然存在，尤其是在手写印地语或退化文档方面。 为了解决这些问题，开发人员通常将 OCR 与预处理步骤（例如，降噪、倾斜校正）和后处理（例如，使用印地语词典进行拼写检查）相结合。 像 OpenCV 这样的开源工具可以帮助进行图像清理，而来自 AI4Bharat 的 Indic NLP 等库有助于验证提取的文本。 例如，一个流程可能使用 OpenCV 来校正扫描页面的倾斜，使用 Tesseract 来提取文本，并使用印地语语言模型来纠正错误。 虽然没有完美的解决方案，但这些工具提供了强大的基础，并且持续的社区努力（如 IndicOCR 项目）继续提高各种印地语文本的准确性。