光学字符识别(OCR,Optical Character Recognition)是指对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程。OCR技术非常专业,一般多是印刷、打印行业的从业人员使用,可以快速的将纸质资料转换为电子资料。关于中文OCR,目前国内水平较高的有清华文通、汉王、尚书,其产品各有千秋,价格不菲。国外OCR发展较早,像一些大公司,如IBM、微软、HP等,即使没有推出单独的OCR产品,但是他们的研发团队早已掌握核心技术,将OCR功能植入了自身的软件系统。对于我们程序员来说,一般用不到那么高级的,主要在开发中能够集成基本的OCR功能就可以了。这两天我查找了很多免费OCR软件、类库,特地整理一下,今天首先来谈谈Tesseract。

1、Tesseract概述

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。然而,HP不久便决定放弃OCR业务,Tesseract也从此尘封。

数年以后,HP意识到,与其将Tesseract束之高阁,不如贡献给开源软件业,让其重焕新生--2005年,Tesseract由美国内华达州信息技术研究所获得,并求诸于Google对Tesseract进行改进、消除Bug、优化工作。

Tesseract目前已作为开源项目发布在Google Project,其项目主页查看,其最新版本3.0已经支持中文OCR,并提供了一个命令行工具。本次我们来测试一下Tesseract 3.0,由于命令行对最终用户不太友好,我用WPF简单封装了一下,就可以方便的进行中文OCR了。

1.1、首先到Tesseract项目主页下载命令行工具、源代码、中文语言包:

1.2、命令行工具解压缩后如下(不含1.jpg、1.txt):

1.3、为了进行中文OCR,将简体中文语言包复制到【tessdata】目录下:

1.4、在DOS下切换到Tesseract的命令行目录,查看一下tesseract.exe的命令格式:

Imagename为待OCR的图片,outputbase为OCR后的输出文件,默认是文本文件(.txt),lang为使用的语言包,configfile为配置文件。

1.5、下面来测试一下,准备一张jpg格式的图片,这里我是放到了和Tesseract同一个目录中:

输入:tesseract.exe 1.jpg 1 -l chi_sim,然后回车,几秒钟就OCR完成了:

这里注意命令的格式:imagename要加上扩展名.jpg,输出文件和语言包不需要加扩展名。

OCR结果:

可以看到结果不是很理想,中文识别还说的过去,但是英文、数字大都乱码。不过作为老牌的OCR引擎,能做到这种程度已经相当不错了,期待Google的后续升级吧,支持一下。

Tesseract ocr 3.02学习记录一的更多相关文章

  1. 02 | 日志系统:一条SQL更新语句是如何执行的? 学习记录

    <MySQL实战45讲>02 | 日志系统:一条SQL更新语句是如何执行的? 学习记录http://naotu.baidu.com/file/ad320c7a0e031c2d6db7b5a ...

  2. Tesseract——OCR图像识别 入门篇

    Tesseract——OCR图像识别 入门篇 最近给了我一个任务,让我研究图像识别,从我们项目的screenshot中识别文字信息,so我开始了学习,与大家分享下. 我看到目前OCR技术有很多,最主要 ...

  3. Python学习记录day6

    title: Python学习记录day6 tags: python author: Chinge Yang date: 2016-12-03 --- Python学习记录day6 @(学习)[pyt ...

  4. tesseract ocr文字识别Android实例程序和训练工具全部源代码

    tesseract ocr是一个开源的文字识别引擎,Android系统中也可以使用.可以识别50多种语言,通过自己训练识别库的方式,可以大大提高识别的准确率. 为了节省大家的学习时间,现将自己近期的学 ...

  5. Tesseract Ocr引擎

    Tesseract Ocr引擎 1.Tesseract介绍 tesseract 是一个google支持的开源ocr项目,其项目地址:https://github.com/tesseract-ocr/t ...

  6. GIT初始学习记录

    目录 GIT学习记录 配置github与gitlib两个账号 基本操作 git init:初始化仓库 git status:查看仓库状态 git add :向缓存区中添加文件 git commit 保 ...

  7. 开源图片文字识别引擎——Tesseract OCR

    Tessseract为一款开源.免费的OCR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. 文字识别可应用于许多领域,如阅读.翻译.文献资料的检 ...

  8. Python下Tesseract Ocr引擎及安装介绍

    1.Tesseract介绍 tesseract 是一个google支持的开源ocr项目,其项目地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract,目前最新的源码 ...

  9. Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例( 使用神经网络训练Seq2Seq代码)

    Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例1 0. PyTorch Seq2Seq项目介绍 1. 使用神经网络训练Seq2Seq 1.1 简介,对论文中公式的解读 1.2 数据预 ...

随机推荐

  1. Spring Cloud(十四)Config 配置中心与客户端的使用与详细

    前言 在上一篇 文章 中我们直接用了本应在本文中配置的Config Server,对Config也有了一个基本的认识,即 Spring Cloud Config 是一种用来动态获取Git.SVN.本地 ...

  2. HDU 2988 Dark roads (裸的最小生成树)

    题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2988 解题报告:一个裸的最小生成树,没看题,只知道结果是用所有道路的总长度减去最小生成树的长度和. # ...

  3. CodeAction_beta02 斐波那契 (多维DP)

    题面: solution: 这题和斐波那契数列没有任何关系!!!!! 这题就是一个无脑DP!!!!!!!!!! 因为所有数都要出现至少一次,所以只需考虑其组合而不用考虑其排列,最后乘个 n!就是了(意 ...

  4. 面试:----Struts和springmvc的区别--区别上

    SpringMVC和Struts2的区别 1核心控制器(前端控制器,预处理控制器):对于使用过MVC框架的人来说这个词应该不会陌生.核心控制器的主要用途处理所有的请求.然后对那些特殊的请求.统一的进行 ...

  5. brotli压缩

    brotli压缩 https://www.cnblogs.com/shanyou/p/9154816.html Brotli是一种全新的数据格式,可以提供比Zopfli高20-26%的压缩比.据谷歌研 ...

  6. 关于NotificationListenerService监听时有失败的处理

    关于NotificationListenerService监听时有失败的处理 问题由来 去年进入一家专业做智能穿戴设备的公司,在项目中需要监听系统通知栏变化(主要是IM类app的信息获取到后推送到用户 ...

  7. jira ao UpgradeTask

    插件发布到市场后,后续版本迭代的过程中,可能会对ao实体类的字段作添加或删除,或者要将某一字段的值映射解析到另一字段上. 本来这个工作,可以在插件启动的时候,在实现了com.atlassian.sal ...

  8. ssh隐藏的sftp功能的使用

    sftp是Secure File Transfer Protocol的缩写,安全文件传送协议.可以为传输文件提供一种安全的加密方法.sftp 与 ftp 有着几乎一样的语法和功能.SFTP 为 SSH ...

  9. Flask 目录

    flask入门 flask 源码剖析 Flask session Flask form

  10. java 构造器(constructor)

    有一点很重要,即你要时刻询问子句"如果异常发生了,所有东西能被正确清理码?",尽管大多数情况下时非常安全的,但涉及到构造器时,问题出现了,构造器会把对象设置成安全的初始状态,但还会 ...