在原有训练数据的基础上,如果有新的字符训练信息需要加入,所有数据重新校准一遍就累死人了.... 经研究找到实用合并方法(红色部分为示例,实际应为你自己生成的文件名): 在新的训练数据生成.box 和.tr文件后, 生成字符集 unicharset_extractor add.font.exp0.box new.font.exp0.box 合并训练数据(.tr) mftraining -F font_properties -U unicharset -O added.unicharset add.

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

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

[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

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

Union Find算法基础 Union Find算法用于处理集合的合并和查询问题,其定义了两个用于并查集的操作: Find: 确定元素属于哪一个子集,或判断两个元素是否属于同一子集 Union: 将两个子集合并为一个子集 并查集是一种树形的数据结构,其可用数组或unordered_map表示: Find操作即查找元素的root,当两元素root相同时判定他们属于同一个子集:Union操作即通过修改元素的root(或修改parent)合并子集,下面两个图展示了id[6]由6修改为9的变化:   

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

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

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,

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:/

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

一.背景 先说下开发背景,今年有次搬家找房子(2020了应该叫去年了),发现每天都要对着各种租房广告打很多电话.(当然网上也找了实地也找),每次基本都是对着墙面看电话号码然后拨打,次数一多就感觉非常麻烦,如果没看清还容易输错一个号码. 图片来自于网络 当时就想现在OCR技术那么流行,为什么不能做个程序来解决这个问题.因为租房电话有部分还是手写号码,所以也要解决手写识别的问题.同时租房信息其实也有很多是中介或者其他诈骗类等等.所以有部分并不是我们所需要的,为什么这块信息就不能做个平台进行共享,类似

Tesseract 简介 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是什么 OCR即光学字符识别,是指通过电子设备扫描纸上的打印的字符,然后翻译成计算机文字的过程.也就是说通过输入图片,经过识别引擎,去识别图片上的文字.Tesseract是一种适用于各种操作系统的光学字符识别引擎,最早是hp公司的软件,2005年开源,2006年后由google一直赞助Tesseract开发和维护.2006年,Tesseract被认为是当时最准确的开源OCR引擎之一 . 验证码识别类型 这里讨论一般的验证码识别,即英文.数字.或者英文和数字的混合的验证码,不包括

1. 环境准备 1.1 下载 下载Tesseract-OCR安装包,地址为: https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-w32-setup-v4.0.0-beta.1.20180608.exe 参考链接:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 1.2 安装 双击安装,语言库部分选择math,chinese simplified. 1.3 添加环境变量 将Tesseract-OCR

faster r-cnn 1.问题 在fast r-cnn中,proposals已经成为速度提高的瓶颈.在本文中,使用深度网络来计算proposals, 使得与检测网络的计算量相比,proposals的计算量可忽略不计.为此,本文提出了RPN网络(Region Proposal Network), 与目标检测网络共享卷积层,大大减少了计算proposals的时间. 2.方案 在fast r-cnn中,region-based detectors可以使用卷积特征图,那么这些特征图也可以用来生成re