由于tesseract的中文语言包“chi_sim”对中文字体或者环境比较复杂的图片,识别正确率不高,因此需要针对特定情况用自己的样本进行训练,提高识别率,通过训练,也可以形成自己的语言库. 工具: Java虚拟机,由于jTessBoxEditor的运行依赖Java运行时环境,所以需要安装Java虚拟机.下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html jTessBox…

tesseract 字体训练资料篇 1.制作.box档案文件. tesseract [lang].[fontname].exp[num].tif [lang].[fontname].exp[num] -l yournewlanguage batch.nochop makebox 2.开始培训 tesseract [lang].[fontname].exp[num].tif [lang].[fontname].exp[num] box.train 或 tesseract [lang].[fontn…

文中测试了3.0和4.0两个版本.发现3.0识别效率不准确,需要训练词库.4.0识别效率就比较高了,而且支持结果生成pdf.txt等格式.所以推荐使用4.0版本. 这个工具可以用在爬虫的时候获取验证码进行识别且自动输入验证码的功能. git地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 下载地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 1.下载安装 我下载的是 3.05.01,自带了中文词库. 下载完成后…

第一步合成图片集 你需要把使用jTessBoxEditor工具把你的训练素材及多张图片合并成一张tif格式的图片集 第二步  生成box文件 运行tesseract命令,tesseract mjorcen.normal.exp0.tif mjorcen.normal.exp0 batch.nochop makebox,生成box文件 , 第三步 用 jTessBoxEditor打开生成的图片集 mjorcen.normal.exp0.tif ,注意  mjorcen.normal.exp0.ti…

在泰迪杯A题中,我刚刚接触了Tesseact,其中训练字库中遇到了较多的问题.所以在此记录一下,也当做一个笔记,省得以后忘记. 为了方便 ,将tif命名格式设为[lang].[fontname].exp[num].tif lang是语言 fontname是字体 比如我们要训练自定义字库 ec 字体名:unfont 那么我们把tif文件重命名 ec.ufont.exp0.tif 生成 .box文件 tesseract ec.ufont.exp0.tif ec.ufont.exp0 batch.no…

识别率有问题A大概率识别为n,因此需要训练,这里讲一下 如何训练 参考 java代码里边直接使用tess4j,是对tesseract的封装,但是如果要训练,还是需要在进行安装tesseract-ocr的 下载地址参考另一篇 然后还需要 下载jTessBoxEditorhttps://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/ 多搜集几张图片,进行二值化去噪点和裁切处理 双击运行 首先打开图片 全选图片,应该可以自动拼接为一个大的t…

最近在用Tesseract做一个图片识别的小应用,目标图像只有数字和英文字母,在实际使用过程中发现个别数识别错误,因此不得不研究学习Tesseract的训练. http://www.cnblogs.com/cnlian/p/5765871.html 该链接是重要的参考资料,然则按照文章操作,第二步对box文件进行修正就出现问题:jTessBoxEditor无法正确识别图像. 经过阅读jTessBoxEditor的帮助文档,问题得以解决.其中有一段提到关键点: You will need to p…

引自:https://blog.csdn.net/huobanjishijian/article/details/76212214 原文:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract-4.00 tesseract 4.0之后开始使用机器学习来进行字符识别,其训练模型的方法与以前的版本有所不同,现将其官网的手册翻译如下 (未完成)   一.引言 Tesseract 4.0中包含了一个新的基于神经元网络的识别引擎,…

注:目前仅说明windows下的情况 前言 网上已经有大量的tesseract的识别教程,但是主要有两个缺点: 大多数比较老,有部分内容已经不适用. 大部分只是就英文的训练进行探索,很少针对中文的训练. 接下来尽可能详细的介绍自己tesseract训练中文识别的经验. 本文中使用的tesseract版本为3.05; 为什么用3.05呢? 从官方文档上看4.0版本(windows版本于2017年1月30号发布)显著的提高了识别率,同时也加大了性能的消耗.理论上我是应该用4.0.但这不是重点.重点是…

1.背景 前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用,其中提到使用-l eng参数来限定语言库,可以提高识别准确率及识别效率. 本文将针对某个网站的验证码进行样本训练,形成自己的语言库,来提高验证码识别率. 2.准备工具 tesseract样本训练有一个官方流程说明,https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract#run-tesseract-for-training,不过都是英文的,个人认为这…