一.准备工作 需要的文件 tif文件和box文件. 如果你打标打好了,但是是分批次打标的,那么可以合并字库,我们最初只需要 tif 和 box 文件,如下: 二.生成对应的 .tr 训练文件 根据不同的tif文件依次使用下面这个命令 tesseract qyc.word.exp4.tif qyc.word.exp4 nobatch box.train 完成后效果是这样的,每个组合都会有一个对应的 .tr 文件 三.从所有文件中提取字符 unicharset_extractor fst.word.

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

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

https://github.com/Sanster/text_renderer Generate text images for training deep learning ocr model 在Windows中也可以运行,只需要将Unicode编码 encoding='utf-8' 即可. 说明: 这个开源项目可以根据你提供的语料文字,来生成对应的多变文本图像,这样可以方便OCR在训练时需要大量的训练样本. 运行 python main.py --help 可以看到在生成自己的 文本图像时

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

这两天因为工作需要,要到某个网站采集信息,一是要模拟登陆,二是要破解验证码,本想用第三方付费打码,但是想想网上免费的代码也挺多的,于是乎准备从网上撸点代码下来,谁知道,撸了好多个都不行,本人以前也没接触过这方面的,代码无从下手,最后不知道在哪个兄台博客找到一个国外的第三方开源OCR,说是强大的谷歌公司做维护,C++开发的,有.NET封装的链接库,甚好! 项目地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract语言库:https://github.com/te

* * Training of the OCR* The font is used in "bottle.hdev"* * * Step 0: PreparationsFontName := 'bottle'* * Step 1: Segmentationdev_update_window ('off')read_image (Bottle, 'bottle2')get_image_size (Bottle, Width, Height)dev_close_window ()dev_o

参考: http://www.cnblogs.com/cnlian/p/5765871.html http://www.cnblogs.com/wzben/p/5930538.html 1.下载 Tesseract-OCR 及对应版本的 chi_sim.traindata 字库. 一定要对应否则会报错.错误信息为:actual_tessdata_num_entries_ <= TESSDATA_NUM_ENTRIES:Error:Assert failed:in file tessdataman

概述 Android 身份证号码识别 (本地,在线,实时),网络识别用的别人的接口,不保障什么时候就用不了了,本地识别基于tess_two,位置对的话识别准确率达到90%以上. 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/11963.html 前些天下午没什么事,朋友有个需求,说要识别身份证上面的身份证号码,刚好闲着,就帮他解决了一下,不说多完美,但是至少算是解决需求了,好了,闲话少说. 先来看一下我的DEMO吧 接下来我们一个个介绍 一.联网识别 也是从别人的D

1 OCR开源代码网址汇总  1.1 OCRE(OCR Easy), http://lem.eui.upm.es/ocre.html 1.2 Clara OCR,http://directory.fsf.org/claraocr.html 1.3 OCRAD,http://directory.fsf.org/ocrad.html 1.4 JOCR,http://sourceforge.net/projects/jocr 1.5 OCR-CHIE,http://http.cs.berkeley.e

设想和目标 我们的软件要解决什么问题?是否定义得很清楚?是否对典型用户和典型场景有清晰的描述? 我们要解决的目前的手写表单的电子化问题,办公电子化问题的一个key问题.定义十分清楚: 输入: 手写表单的照片或者其他电子格式的手写表单 输出:格式化的电子表单 具有详细的典型用户和典型场景分析,可以参考我们的[用户分析] 我们达到目标了么(原计划的功能做到了几个? 按照原计划交付时间交付了么? 原计划达到的用户数量达到了么?) 目标: 一个完整的OCR后盾 完成情况:初步完成 交付时间:初步完成 用

项目 内容 会议时间 2020-04-23 会议主题 OCR紧急会议 会议时长 45min 参会人员 PM + OCR组(赵涛,黎正宇) 项目 内容 会议时间 2020-04-24 会议主题 全体测试阶段启动晨会 会议时长 25min 参会人员 全体成员 $( "#cnblogs_post_body" ).catalog() 工作总结 OCR 组 本组主要对于项目将使用的OCR-Form-Tools项目进行了学习与试验, - 对于部分源码和文档进行了解读 - 并与另一组同学一起对接完成

$( "#cnblogs_post_body" ).catalog() 设想和目标 我们的软件要解决什么问题?是否定义得很清楚?是否对典型用户和典型场景有清晰的描述? 我们要解决的目前的手写表单的电子化问题,办公电子化问题的一个key问题.定义十分清楚: 输入: 手写表单的照片或者其他电子格式的手写表单 输出:格式化的电子表单 具有详细的典型用户和典型场景分析,可以参考我们的[用户分析] 我们达到目标了么(原计划的功能做到了几个? 按照原计划交付时间交付了么? 原计划达到的用户数量达到

0.目标 很多特殊场景,原生的字库识别率不高,这时候就需要根据需求自己训练字库生成traineddata文件. 一.前期准备工作 1.安装jdk   用于运行jTessBoxEditor 2.安装jTessBoxEditor   用于调整图片上文字的内容和位置 3. 安装tesseract5.0 jdk下载地址:https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html jTessBox

字符训练网上一搜一大堆,但作为一个初学者而言,字符合并网上却写的很笼统 首先,需要 生成的字符集.tif文件,位置文件 .box ,只要有这两个文件在,就可以合并字典(这个说的很有道理的样子) 好了,我现在有三个需要合并的字典 (1).(why3.楷体.exp0.tif,why3.楷体.exp0.box) (2).(why4.microsoftyaheiuilight.exp0.tif,why4.microsoftyaheiuilight.exp0.box) (3).  (why5.隶书b.ex

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

转自:https://www.cnblogs.com/lcawen/articles/7040005.html 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,Windows下:https://github.com/UB-Mannheim/tesse

1,下载安装Tesseract-OCR 安装,链接地址https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ ​ 2,安装成功 tesseract -v 注意:安装后,要添加系统环境变量 ​ 3,cmd指定目录到 cd C:\Work\BlogsTest\TestPic,要识别图片的文件夹 识别:tesseract test.png result -l chi_sim ​ 识别成功的效果,result.txt文件会自动生成 ​ 要注意:Tesseract-OCR的

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