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    基于Tesseract组件的OCR识别

    背景以及介绍 欲研究C#端如何进行图像的基本OCR识别,找到一款开源的OCR识别组件。该组件当前已经已经升级到了4.0版本。...为了让不同的语言均能够使用Tesseract进行OCR识别Tesseract也是开放了API并产生了诸如Java、C#、Python等主流语言在内的封装版本。...所以目前的项目结构如下: Demo实验 环境准备 文本识别数据包准备 因为图像识别本身需要文本识别数据进行匹配,所以我们需要下载对应Tesseract官方的文本数据包: https://tesseract-ocr.github.io.../tessdoc/Data-Files 注意,针对不同版本的Tesseract-OCR(3.X和4.X底层的实现方式不同,所以文本识别数据包是不同的),我们需要找到对应的不同的文本训练数据包,官网为了更好的兼容性...这样一来,虽然该组件还比不上市面上大多数的商业OCR识别,但是我们可以使用训练数据,来训练适用于我们特定业务的文字识别(比如XX码的提取之类)

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    Ubuntu的OCR识别软件包Tesseract

    这个包据说是开源的OCR中非常好用的一个,在图像识别的领域里,tesseract-ocr引擎曾是1995年UNLV准确度测试中最顶尖的三个引擎之一。...下载 下载地址是:http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list 这里有比较全的文档、源码、语言包等必要数据。...当然我们主要是下载 tesseract-ocr-3.02.02.tar.gz 然后根据README进行配置编译。...当然,如果图方便也可以直接在ubuntu中用apt来下载: $sudo apt-get install tesseract-ocr 安装 基本上按照README 的提示去做就可以了,不过有两点需要注意:...测试 tesseract b.png res 程序会生成res.txt 文件显示识别到的内容。 结果 测试了好多组数据,无论是规范的文字还是不规范的验证码,识别的效果都很不理想。。。

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    Android使用Tesseract-ocr进行文字识别

    前言 Tessseract是一款由HP实验室开发由 Google 维护的开源 OCR(Optical Character Recognition , 光学字符识别)引擎。能够支持中文十分难得。...虽然其识别效果不是很理想,但是对于要求不高的中小型项目来说,已经足够用了。 Tesseract-OCR下载地址 文字识别一般都用的tesseract-ocr。...GitHub:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 我们今天在Android上应用推荐的有个tess-two GitHub:https://github.com...) GitHub: https://github.com/tesseract-ocr/tessdata 演示效果 ?...上图中,整张图进行识别,我感觉效果还可以,如果前置用OPENCV做图像的预处理后,可能效果会更好。 代码实现 首先下载tess-two和字体库 ? ? 下载完成到我们的目录中 ?

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    OpenCV Python + Tesseract-OCR轻松实现中文识别

    安装opencv-python开发包 pip install opencv-python 安装Tesseract-OCR Python SDK支持 pip install pytesseract 下载Tesseract-OCR...然后在环境变量中添加 C:\Program Files\Tesseract-OCR 03 验证与测试 安装与配置好OpenCV-Python与Tesseract-OCR之后,需要进一步通过代码验证正确性...Tesseract-OCR介绍 开源的OCR识别引擎,高版本识别基于LSTM,其整个处理流程如下: ?...必输入的参数是image,其它可选 英文与数字识别 Tesseract-OCR默认支持英文与数字识别,有输入图像如下: ?...中文识别 默认情况下Tesseract-OCR不支持中文识别,需要下载中文识别的模型文件,然后放置到安装路径的tessdata目录下: C:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata

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    Mac下Tesseract-OCR文字识别新手使用入门

    引 最近要倒腾一下文字识别,直接上手iOS的识别遇到了一些困难,于是决定先在Mac上做一做,会比较简单。 有一个经常听到的词汇叫做OCROCR是什么呢?...简单介绍一下Tesseract的历史,其最早由HP实验室在1985年研发,10年后,也就是1995年已经是业内最准确的识别引擎之一了,但是HP后来放弃了OCR业务,不过好消息是后来HP决定反正不用,不如开源出来...还不行,因为Tesseract是一款OCR引擎,要识别文字,一定要有语言库,Tesseract能够识别100多种语言,语言库是比较大的,它不会一开始就都帮你安装了,需要你按需安装,它甚至连英语语言包都没有默认安装...下面我们来识别中文,准备一张中文图片: 输入: tesseract test.png result -l chi_sim 也可以正确识别出来(识别后的文件为result.txt): 惊不惊喜,意不意外...Tesseract用来识别英语或者类似的文字比较厉害,但是识别汉字这种象形文字就比较差了,不过还有得救,我们可以训练它,这就是Tesseract训练相关的知识了,之后再讲。

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    Tesseract-OCR 介绍

    Tesseract是一个开源的ocr(光学字符识别,即将含有文字的图片转化为文本)引擎,可以开箱即用,项目最初由惠普实验室支持,1996年被移植到Windows上,1998年进行了C++化。...环境变量设置好之后可以在命令行输入 tesseract -v 出现图片中类似的响应,即表明Tesseract-OCR 的安装和设置是成功的。...之后想要在Python 中调用 Tesseract-OCR,只需安装pytesseract。 (注意前提是成功安装Tesseract-OCR 和设置好环境变量!)...TesseractQ : 开源的OCR识别引擎,初期Tesseract3|警由HP实验室研发,后来贡献给了开源软件业,后由Google进行改进、修 改bug、优化,重新发布。...Tesseract-OCR 的更多的用法详细介绍请前往链接: https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Command-Line-Usage.html#s implest-invocation-to-ocr-an-image

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    Tesseract-OCR识别中文与训练字库实例

    关于中文的识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了,所以自己亲身试用一下,分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路。 文中所用到的身份证图片资源是百度找的,如有侵权可联系我删除。...一、准备工作 1、下载Tesseract-OCR引擎,注意要3.0以上才支持中文哦,按照提示安装就行。 2、下载chi_sim.traindata字库。要有这个才能识别中文。...下好后,放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面。 3、下载jTessBoxEditor,这个是用来训练字库的。 以上的几个在百度都能找到下载,就不详细讲了。...2、输入命令 1 tesseract 图片名称 生成的结果文件的名称 字库 例如我的图片识别就是: 1 tesseract test.jpg result -l chi_sim 识别完后会生成result.txt...四、测试 1、把 normal.traineddata 复制到Tesseract-OCR 安装目录下的tessdata文件夹中 2、识别命令: 1 tesseract mjorcen.normal.exp0

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