首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在heroku中使用tesseract?

在Heroku中使用Tesseract需要执行以下步骤:

  1. 创建Heroku账号并登录到Heroku Dashboard。
    • Heroku是一种云平台即服务(PaaS),提供应用程序的部署、托管和管理。
  • 在Heroku上创建一个新的应用程序。
    • 点击"Create New App"按钮,输入应用程序名称,然后点击"Create App"。
  • 安装Heroku CLI(命令行界面)并将其与Heroku账号关联。
    • Heroku CLI允许您通过命令行与Heroku进行交互。
  • 在本地计算机上设置Tesseract OCR。
    • Tesseract是一个开源的OCR引擎,用于文字识别。您需要在本地计算机上安装Tesseract。
  • 创建一个包含所需文件的新目录。
    • 在该目录中,创建一个名为"app.js"的文件,用于编写应用程序的逻辑。
  • 在"app.js"中,使用适当的Node.js代码来调用Tesseract。
    • 您可以使用Tesseract.js库来实现这一点。这是一个基于JavaScript的Tesseract封装库。
  • 创建一个名为"package.json"的文件,并在其中指定应用程序的依赖项。
    • 在"package.json"文件中添加"Tesseract.js"作为依赖项。
  • 使用Heroku CLI将代码部署到Heroku上。
    • 通过命令行进入应用程序目录,使用Heroku CLI命令将代码推送到Heroku上。
  • 在Heroku Dashboard的应用程序设置中,添加一个buildpack。
    • 在"Settings"选项卡中找到"Buildpacks"部分,点击"Add buildpack"按钮,然后选择适当的buildpack。
  • 部署并启动应用程序。
    • 在Heroku Dashboard的"Deploy"选项卡中,选择合适的部署方式(GitHub、Heroku Git等)并进行部署。

在Heroku中使用Tesseract,您可以实现图像识别和文字提取功能。这在许多应用场景中都非常有用,例如自动化数据输入、文档处理和信息提取等。为了达到最佳效果,建议您熟悉Tesseract的使用方法和相关的图像预处理技术。

请注意,以上步骤是一个大致的指南,并且可能需要根据具体情况进行调整。此外,建议查阅Heroku和Tesseract官方文档以获取更详细的指导和最新的更新内容。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址可在腾讯云官网(https://cloud.tencent.com/)上进行查询和了解。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 教你python自动识别图文验证码的解决方案!

    对于web应用程序来讲,处于安全性考虑,在登录的时候,都会设置验证码,验证码的类型种类繁多,有图片中辨别数字字母的,有点击图片中指定的文字的,也有算术计算结果的,再复杂一点就是滑动验证的。诸如此类的验证码,对我们的系统增加了安全性的保障,但是对于我们测试人员来讲,在自动化测试的过程中,无疑是一个棘手的问题。 1、web自动化验证码解决方案 一般在我们测试过程中,登录遇到上述的验证码的时候,有以下种解决方案: 第一种、让开发去掉验证码 第二种、设置一个万能的验证码 第三种、通过cookie绕过登录 第四种、自动识别技术识别验证码 2、自动识别技术识别验证码 前三种解决方案,想必大家都比较了解,本文重点阐述第四种解决方案,也就是验证码的自动识别,关于验证码识别这一块,可以通过两个方案来解决, 第一种是:OCR自动识别技术, 第二种是:通过第三方打码平台的接口来识别。 OCR识别技术 OCR中文名称光学识别, tesseract是一个有名的开源OCR识别框架,它与Leptonica图片处理库结合,可以读取各种格式的图像并将它们转化成超过60种语言的文本,可以不断训练自己的识别库,使图像转换文本的能力不断增强。如果团队深度需要,还可以以它为模板,开发出符合自身需求的OCR引擎。那么接下来给大家介绍一下如何使用tessract来识别我们的验证码。 关于OCR自动识别这一块,需要大家安装Tesseract,并配置好环境,步骤如下 1)、安装tesseract 适用于Tesseract 3.05-02和Tesseract 4.00-beta的 Windows安装程序下载地址:github.com/UB-Mannheim… 2)、加入培训数据 tesseract 默认只能识别英文,如果您想要识别其他语言,则需要下载相应的培训数据 下载地址:github.com/tesseract-o… 下图为中文数据包 我们只做中文,暂时下载一个中文的文字训练数据就可以 ,然后将.traineddata文件复制到安装之后的’tessdata’目录中。C:\OCR\Tesseract-OCR\tessdata 3)、配置环境变量 要从任何位置访问tesseract-OCR,您可能必须将tesseract-OCR二进制文件所在的目录添加到Path变量中C:\OCR\Tesseract-OCR。 安装后tesseract之后 ,并不能直接在python中使用,我们要想在python中使用,需要安装pytesseract模块我们可以通过 pip 安装 pip install pytesseract python中识别验证码图片内容 安装好后。找一张验证码图片,如下图(命名为test.jpg),放在当前python文件同级目录下面, 使用 PIL中的Image中的open方法打开验证码图片,调用pytesseract.image_to_string方法,可以识别图片中的文字,并且转换成字符串,如下面代码所示。 import pytesseract from PIL import Image pic = Image.open(‘test.jpg’) pic 为打开的图片,lang指定识别转换的语言库 text = pytesseract.image_to_string(pic,lang=‘chi_sim’) print(text) 通过上述方法能识别简单的验证码,但是存在一定的问题,识别的精度不高,对于一些复杂一点,有干扰线的验证码无法正确识别出结果。 接下来给大家介绍一下第二种识别的方案,第三方的打码平台识别 打码平台识别验证码 第三方的打码平台相对于OCR来讲,优势在于识别的精准度高,网络上的第三方打码平台很多,百度随便一搜就有几十个,这个给大家列举几个,如下所示: 网络上的第三方打码平台众多,这里小编选择超级鹰这个第三方的平台来给大家做演示。 首先登录我们需要注册登录超级鹰这个网站 www.chaojiying.com,进入之后我们找到python对应的开发文档并下载, 下载开发文档 下载之后解压缩,得到如下文件 第三方打码平台的接口分析 我们打开chaojiying.py这个文件后,会发现这个文件中给出了的接口非常简单,如下所示 首先第一步创建一个用户对象:三个参数(账号,密码,软件ID),账号密码就是该网站的账号密码,那么软件ID呢?软件ID我们可以在用户中心找到软件ID,然后进去点击生成一个软件ID(如下图), 第二行代码就是打开一个要识别的验证码图片,并读取内容, 第三行,调用PostPic方法识别验证码,两个参数(验证码图片内容,验证码类型),关于验证码类型,请参考该网站的价格体系(如下图),根据验证码类型选择对应的数值传入。 结果提取: PostPi

    01
    领券