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

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

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

SRILM是一个建立和使用统计语言模型的开源工具包,从1995年开始由SRI 口语技术与研究实验室(SRI Speech Technology and Research Laboratory)开发,现在仍然不断推出新版本,被广泛应用于语音识别.机器翻译等领域.这个工具包包含一组C++类库.一组进行语言模型训练和应用的可执行程序等.利用它可以非常方便地训练和应用语言模型.给定一组连续的词,调用SRILM提供的接口,可以得到这组词出现的概率. http://www.jianshu.com/p/5b1

tessract的训练有个工具叫 jTessBoxEditor 1.jTessBoxEditor是用java写的,首先要装java的环境 jdk-8u191-windows-x64.exe 这个我想从官网下载来的,但是一直失败,直接从搞java的同事那里要来的. 装完以后要配置一些环境变量: 系统环境变量  --> path --->新建 然后重启电脑... 2.安装jTessBoxEditor: 下载地址:https://sourceforge.net/projects/vietocr/fi

[参考] http://www.cnblogs.com/samlin/p/Tesseract-OCR.html https://code.google.com/p/tesseract-ocr/wiki/TrainingTesseract3 [注意点] 1.生成box时,注意文件名要一致,如要生成 bdi.font.exp0.box文件,tif文件必须命名为 bdi.font.exp0.tif : 2.迭代训练,可以基于已经生成的.traineddata文件,需要把.traineddata文件拷贝

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

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

前面的步骤都一样,从第4步开始 4.使用tesseract生成.box文件: tesseract eng.handwriting.exp0.tif eng.handwriting.exp0 -l eng -psm 7 batch.nochop makebox  5.矫正一下识别有问题的字符 6.生成font_properties文件: 只要字符部分,不要语言部分,也不要exp[数字]这里 echo handwriting 0 0 0 0 0 >font_properties 7.使用tesser

1. 每次训练模型删除目录下,上述重复的名字 2. 生成inttemp.pffmtable文件的时候,如果下述命令(1)不行的话,或者报错,使用命令(2) (1)mftraining -F font_properties -U unicharset -O num.unicharset num.font.exp0.tr (2)mftraining -F font_properties.txt -U unicharset -O num.unicharset num.font.exp0.tr 3. A

1.准备验证码图片 import os from urllib.request import urlretrieve urlPath='http://www.189.cn/portal/captcha/simple.do?date=1503125232339' localPath='G:\python_work\chapter11\captcha' # 根据文件名创建文件 def createFileByFileName(localPath,fileName): if not os.path.e

Tesseract-OCR 4.0使用了LSTM网络,准确性相比3.x版本提升不少. 官网提供的安装包会提供一堆DLL,而我需要的是一个静态链接的exe文件,所以只能重新编译. 编译环境 Windows 10 专业版 Visual Studio 2017 需要选择开发桌面程序的相关组件,并选择英文. cmake 我的cmake版本是3.13.2,貌似没它也行. cppan 从cppan官网下载CPPAN客户端,编译动态库时使用. vckpg 下载vcpkg源码,使用管理员权限打开PowerShe

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,

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

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

前言 使用opencv自带的分类器效果并不是很好,由此想要训练自己的分类器,正好opencv有自带的工具进行训练.本文就对此进行展开. 步骤 1.查找工具文件: 2.准备样本数据: 3.训练分类器: 具体操作 注意,本文是在windows系统实现的,当然也可以在linux系统进行. 1.查找工具文件: opencv中的自带的分类器训练工具在开源库中以应用程序的类型呈现的,具体目录如下. .\opencv2410\build\x64\vc12\bin 可以在该目录下查找到相关的工具文件,有open

孤荷凌寒自学python第八十四天搭建jTessBoxEditor来训练tesseract模块 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末) 由于本身tesseract模块针对普通的验证码图片的识别率并不高,据说需要进行专门针对具体某一型号的验证码图片的训练才可以,因此今天的学习重点是搭建jTessBoxEditor环境来进行tesseract训练数据的训练和生成. 是完全参照以下博客内容来进行的: https://www.cnblogs.com/zhongtang/p/5555950.html 具体

一.Tesseract训练 大体流程为:安装jTessBoxEditor -> 获取样本文件 -> Merge样本文件 –> 生成BOX文件 -> 定义字符配置文件 -> 字符矫正 -> 执行批处理文件 -> 将生成的traineddata放入tessdata中 1.用jTessBoxEditor把要训练样本图片文件合并成tif文件(样本图片一定要为有效的格式图片) 运行jTessBoxEditor程序,界面如下:  点击顶栏的Tools选项,选择Merge TI

1.Tesseract 安装及使用 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,与Microsoft Office Document Imaging(MODI)相比,我们可以不断的训练的库,使图像转换文本的能力不断增强:如果团队深度需要,还可以以它为模板,开发出符合自身需求的OCR引擎. 源码地址为:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract: tesseract

Tesseract,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,与Microsoft Office Document Imaging(MODI)相比,我们可以不断的训练的库,使图像转换文本的能力不断增强:如果团队深度需要,还可以以它为模板,开发出符合自身需求的OCR引擎. 源码地址为:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract: EXE可执行文件地址:http:/