使用jTessBoxEditorFX训练Tesseract-OCR教程 注:1,工具是JAVA编写的,所以在使用工具之间,需要安装JAVA环境. 2,安装Tesseract-OCR应用程序,并将目录添加到环境变量中,方便使用cmd调用命令.   步骤一:使用画图软件生成要训练的.tif文件,本例做了34个.tif文件,如下: 注:图片的格式不限定.我使用灰度图像. 步骤二:使用jTessBoxEditorFX将所有.tif文件合并成一个.tif文件,如图: 并在该目录下可以看见合并后你所命名的t

软件下载:https://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/ 官方字库下载:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Data-Files#format-of-traineddata-files 建议:普通版本和FX版本都下载,用普通版本调整坐标,用FX版本调整汉字识别.FX版本的坐标调整不能输入数字,一旦坐标偏移太大,简直就是反人类设计. 另外,也可以直接使用普通版本

1.介绍 在爬虫中经常会遇到验证码识别的问题,现在的验证码大多分计算验证码.滑块验证码.识图验证码.语音验证码等四种.本文就是识图验证码,识别的是简单的验证码,要想让识别率更高, 识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库. 识别验证码通常是这几个步骤: 1.灰度处理 2.二值化 3.去除边框(如果有的话) 4.降噪 5.切割字符或者倾斜度矫正 6.训练字体库 7.识别 这6个步骤中前三个步骤是基本的,4或者5可根据实际情况选择是否需要. 经常用的库有pytesseract(识别库).O

身份证识别:https://github.com/wenchaosong/OCR_identify 遇到一个需求,要用手机扫描纸质面单,获取面单上的手机号,最后决定用tesseract这个开源OCR库,移植到Android平台是tess-two Android平台tess-two地址:https://github.com/tesseract-ocr 本文Demo地址:http://blog.csdn.net/mr_sk/article/details/79077271 评论里有人想要我训练的数字

前言: SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法 mnist 是一个手写字体图像数据库,训练样本有60000个,测试样本有10000个 LibSVM 一个常用的SVM框架 OpenCV3.0 中的ml包含了很多的ML框架接口,就试试了. 详细的OpenCV文档:http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html mnist数据下载:http://yann.l

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

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

一 . tesseract 4.0 安装及使用 1. tesseract 4.0 安装 安装包下载地址: http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe 我在CSDN下载资源里也上传了一份: http://download.csdn.net/download/dcrmg/10021168 exe可执行文件直接安装,选择安装路径: 安装完成之后需要添加2个环境变量: 1. 把安装路径"C:\P

基于Caffe的MNIST数据集训练与测试 原创:转载请注明https://www.cnblogs.com/xiaoboge/p/10688926.html  摘要 在前面的博文中,我详细介绍了Caffe的网络结构和求解文件,还介绍了如何制作LMDB和Hdf5数据源文件.但是我们还没有完整的介绍过如何在Caffe框架下去训练一个神经网络模型,在本篇博文中我将从最经典.简单的卷积神经网络Lenet(CNN的开端)和最简单的数据集MNIST(手写数字)出发,详细介绍整个网络的训练与测试过程. 1. 

介绍 Tesseract是一个基于Apache2.0协议开源的跨平台ocr引擎,支持多种语言的识别,在Windows和Linux上都有良好的支持. 源代码在这: 源码地址 有一个编译打包好的Windows安装包(里面带了官方训练好的英文库): Windows安装包下载tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe 选装其它语言支持: 官方训练好的各种语言库 自己训练数据的工具jTessBoxEditorFX v2.0.1 官网是国外网站,下载速度非常慢,我打包了一个训练工具

下载chi_sim.traindata字库下载tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe 下载地址:http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list下载jTessBoxEditor用于修改box文件下载地址:http://download.csdn.net/detail/a443475601/5896893 里面自带java运行库,安装后 然后启动命令行 java -jar jTessBoxEditor.jar即可打开

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

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,现将自己近期的学习总结成一个简单的实例程序,作为Android系统中使用tesseract的Demo演示并附有详细的说明文档.并将自己用C#开发的识别库训练工具提供给大家,其中包括全部的源代码.这样,大家就可以方便的训练特定字体和字形的识别库了. 经过训练后的纸牌识别,识别率达到了100% 注意“王”我在训练时,故

Tesseract是一个开源的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本,目前已支持60多种语言(包括中文). Tesseract最初由HP公司开发,后来由Google维护,目前发布在Googel Project上.地址为http://code.google.com/p/tesseract-ocr/. 使用默认的语言库识别   1.安装Tesseract         从http://code.google

Tesseract是一个开源的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本,目前已支持60多种语言(包括中文). Tesseract最初由HP公司开发,后来由Google维护,目前发布在Googel Project上.地址为http://code.google.com/p/tesseract-ocr/. 使用默认的语言库识别   1.安装Tesseract         从http://code.google

断断续续地折腾了大半个月,终于把身份证照片脸部识别以及OCR字体识别功能用Java实现了,需求很简单:通过摄像头所照的一张放在黑色底板上的身份证照,识别照片上身份证里面的人名和地址(OCR中文),再截取身份证上的头像用Base64编码.生成一个规定格式的XML然后把人名,地址和头像照片的编码放到XML里面. 其中用到了OpenCV, Tesseract-OCR 还有一些对BufferedImage进行图像处理的东西.代码倒也不算很复杂,但是其中几个问题的确很烧脑细胞,花了不少时间才解决(Jedi

Tesseract 3.02中文字库训练 下载chi_sim.traindata字库下载tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe 下载jTessBoxEditor用于修改box文件 0.准备 为了方便 tif文面命名格式[lang].[fontname].exp[num].tiflang是语言 fontname是字体 比如我们要训练自定义字库 mjorcen字体名normal那么我们把tif文件重命名 mjorcen.normal.exp0.jpg 图片 :  下面开始训练

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

最近用OCR识别身份证,用的tesseract引擎.但是google自带的中文库是在太慢了,尤其是对于性别.民族这样结果可以穷举的特征信息而言,完全可以自己训练字库.自己训练字库不仅可以提高识别速度,而且可以提高识别精度! 在训练过程中,常见的error有以下几种: 1)index >= 0 && index<size_used_:Error:Assert failed in genericvector.h, line 512 原因: 检查一下训练后type 13的数值.如果为