在windows上项目是可以正常运行的，部署到Linux上后，运行报异常，异常内容为：Unable to load library ‘tesseract’: Native library (linux-x86-64/libtesseract）
本文主要介绍了linux上安装tess4j项目，通过具体的解释说明，让我们从中学到linux上安装tess4j项目的精髓所在，让我们对Linux内部原理越来越熟悉，希望大家能够在以后的学习中更加快速的弄明白其中的关键。便于更好的操作。
文章目录 Python 图片识别 OCR #1 需求 #2 环境 #3 安装 #3.1 macOS #3.2 Linux(CentOS) #4 使用 #4.1 python安装pytesseract库 #4.2 Python代码 #5 在线案例 Python 图片识别 OCR #1 需求 识别图片中的信息,如二维码 #2 环境 macOS / Linux Python3.7.6 #3 安装 #3.1 macOS 安装 tesseract //只安装tesseract，不安装训练工具 brew install
从 Google 的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广 泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Home.html
阻碍我们爬虫的。有时候正是在登录或者请求一些数据时候的图形验证码。因此这里我们讲解一种能将图片翻译成文字的技术。将图片翻译成文字一般被成为光学文字识别（Optical Character Recognition），简写为OCR。实现OCR的库不是很多，特别是开源的。因为这块存在一定的技术壁垒（需要大量的数据、算法、机器学习、深度学习知识等），并且如果做好了具有很高的商业价值。因此开源的比较少。这里介绍一个比较优秀的图像识别开源库：Tesseract。
http://www.zmonster.me/2015/04/17/tesseract-install-usage.html
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抓取网页代码之后，下一步就是从网页中提取信息。提取信息的方式有多种多样，可以使用正则来提取，但是写起来相对比较烦琐。这里还有许多强大的解析库，如 lxml、Beautiful Soup、pyquery 等。此外，还提供了非常强大的解析方法，如 XPath 解析和 CSS 选择器解析等，利用它们，我们可以高效便捷地从网页中提取有效信息。
tesserocr 是 Python 的一个 OCR 识别库 ，但其实是对 tesseract 做的一 层 Python API 封装，所以它的核心是 tesseract。 因此，在安装 tesserocr 之前，我们需要先安装tesseract。
OCRmyPDF向扫描的PDF文件添加了OCR文本层，使它们可以被搜索或复制粘贴。
1.可以通过 apt-get 安装:命令：sudo apt-get install tesseract-ocr
按照以前的经验，编译Tesseract 3.05就是去GitHub上找一个已经解决了依赖关系（如Leptonica等）的VS2015解决方案，然后在VS中编译生成？是不是最痛苦的地方就是找不到这样的解决方案，或者在自己的Windows中不能正常编译？
依赖图像库Leptonica,在编译tesseract前先编译Leptonica, 版本对应关系见Compiling#linux,3.05对应leptonica-1.74.tar.gz
https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
（1）图像验证码：这是最简单的一种，也很常见。就比如CSDN登录几次失败之后就会出验证码。
近日浏览网上一些图片提取文字的网站，觉得甚是有趣，花费半日也做了个在线图片识别程序，完成了两个技术方案的选择，一是tesseract+python flask的方案实现，二是tesseract+spring web的技术解决方案，并简作论述，与君共勉。
https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
http://www.zmonster.me/2015/05/05/tesseract-training.html
能提取图片中的文字的技术，将图片翻译成文字的技术一般被称为光学文字识别（Optical Character Recognition) 简写为OCR。而tesseract是一个OCR库，由谷歌赞助，是一个比较优秀的图像识别开源库。它具有很高的识别度，也具有很高的灵活性，可以通过训练识别任何字体。 tesseract库的官方文档
http://blog.sina.com.cn/s/blog_56d988430102w37c.html
玩python期间，看到好多用python做的爬虫，感觉挺好玩，就开始了爬虫之旅的学习，期间受一些教程的启发想去试试学校的教务系统，可惜登录需要验证码，于是四处寻找解决方法，最终找到这个大致能看懂的。
Tesseract是Ray Smith于1985到1995年间在惠普布里斯托实验室开发的一个OCR引擎，曾经在1995 UNLV精确度测试中名列前茅。但1996年后基本停止了开发。2006年，Google邀请Smith加盟，重启该项目。目前项目的许可证是Apache 2.0。该项目目前支持Windows、Linux和Mac OS等主流平台。但作为一个引擎，它只提供命令行工具。 现阶段的Tesseract由Google负责维护，是最好的开源OCR Engine之一，并且支持中文。
处理图像不是一项简单的任务。对你来说，作为一个人，很容易看着某样东西然后马上知道你在看什么。但电脑不是这样工作的。
注：不知道为啥我装python 3.5的时候蛋疼的选择了管理员安装，所以运行命令提示符的话也需要管理员权限。怎么操作就不说了。
参考 https://blog.csdn.net/gs80140/article/details/103938651
之前在博文中介绍在python中如何调用tesseract ocr引擎，当时主要介绍了shell模式，shell模式需要安装tesseract程序，并且效率相对略低。
知名的开源OCR引擎Tesseract 3.0版本日前发布，可以在项目网站下载：http://code.google.com/p/tesseract-ocr, 新版本支持中文,中文语言包定义http:
本上，OCR（光学字符识别）引擎可以让你从图片或文件（PDF）中扫描文本。默认情况下，它可以检测几种语言，还支持通过 Unicode 字符扫描。
在接口自动化工作中，经常需要处理文字识别的任务，而OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库能够帮助我们将图像中的文字提取出来。Python中有几个常用的OCR库，包括pyocr、pytesseract和python- tesseract、EasyOCR。本文将对它们进行比较，并提供一些示例代码来演示它们在实际接口自动化工作中的应用。
OCR，即Optical Character Recognition，光学字符识别，是指通过扫描字符，然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程，对应图形验证码来说，它们都是一些不规则的字符，这些字符是由字符稍加扭曲变换得到的内容，我们可以使用OCR技术来讲其转化为电子文本，然后将结果提取交给服务器，便可以达到自动识别验证码的过程
前面我们讲到了adb的封装，里面具体讲到到了在一副图片中寻找目标的坐标并点击。这篇文章我们讲讲对一副图片的特定区域做截取，并利用开源库做图纹识别。
tesserocr 是 python 的一个 OCR 库，它是对 tesseract 做的一层 Python API 封装，所以他的核心是tesseract。
现有的ROS1功能包几乎涵盖了所有主流机器人和所有主流机器人学算法，同时这些大部分开源。
1 图像采集：就直接通过HTTP抓HTML，然后分析出图片的url，然后下载保存就可以了
Marker 能够将 PDF、EPUB 和 MOBI 文件转换为 Markdown 格式。它比 nougat 快 10 倍，在大多数文档上更准确，并且具有较低的错误风险。
Refer from http://hellosure.github.io/ocr/2014/10/11/tesseract-ocr/
回答问题时我的脚本已经完成了60%，昨天凌晨加班完成了，使用到了ORC解析验证码，指定只分析数字！
Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发，至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。2005年，Tesseract由美国内华达州信息技术研究所获得，并求诸于G
一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域…… 简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。对于颜色则有色彩空间的计算与转换，图形上色，阴影，色差处理等等。 在破解验证码中需要用到的知识
来源： j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/647326 一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域…… 简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。
Tesseract 是一个开源的 OCR（光学字符识别）引擎，最初由惠普实验室开发，后来由 Google 接管并开源。OCR 是一种将图像中的文本转换为可编辑文本的技术，它可以自动识别图像或扫描文档中的文字，并将其转换为数字形式。
参数： image 图片文件路径，支持png、tiff、jpeg等格式 engine tesseract引擎，通过函数tesseract()来创建 language 训练数据的语言字符简写，默认为英语（eng） datapath 训练数据的路径，模型为系统库 options tesseract引擎的相关参数，默认为NULL，可查看文档 cache 可以使用训练数据的缓存版本，默认为TRUE
在使用pytesseract的过程中，有时候会遇到“[WinError 2] 系统找不到指定的文件”这个错误。这个错误通常是由于tesseract路径配置不正确导致的。下面是解决此问题的步骤：
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Adrian Rosebrock 编译 | keiko、万如苑 这是一篇关于安装和使用Tesseract文字识别软件的系列文章。 所谓的光学字符识别是指把打印的手写的或者印刷图片中的的文本自动转化成计算机编码的文本由此我们就可以通过字符串变量控制和修改这些文本。 如果你想了解更多关于Tesseract库和如何使用Tesseract来实现光学字符识别请看本文。 安装OCR软件Tesseract 起初惠普公司在上世纪八十年代就开发了Tesseract,并在2005年公
Github地址：https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki
github地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
pytesseract最新版本0.1.6，网址：https://pypi.python.org/pypi/pytesseract
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