C++ OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库能够识别手写体，主要依赖于其内置的算法和训练模型。这些库通常包含大量的字符样本，这些样本可以是印刷体或手写体，用于训练OCR引擎以识别不同字体和书写风格的字符。
在C++中，一些流行的OCR库包括Tesseract、OpenCV等。这些库提供了丰富的API，可以方便地用于图像处理和字符识别。
对于手写体识别，以下是一些关键步骤：
需要注意的是，手写体识别是一个具有挑战性的任务，因为手写体字符的字体、大小、笔迹等因素都会影响识别的准确性。因此，为了获得更好的识别效果，可能需要使用大量的标注数据进行模型训练，并不断优化算法和参数设置。
另外，也有一些专门针对手写体识别的C++库，如HuHu et al. (2020)提出的HCL2.0库等。这些库可能提供了更高级的手写体识别算法和模型，以满足特定应用场景的需求。
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