最近在github上面看到一个开源的ocr文字识别库,感觉效果还可以,所以在这里介绍一下,这个项目的原地址在:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract. tesseract库支持你训练自己的文字识别模型,当然其本身已经提供了几十种不同语言模型,你也可以直接下载使用,最新的4.0版本使用了LSTM神经网络框架, 在识别中文方面效果还是不错的.tesseract有两种使用方式,一种是安装完成以后,通过命令行向tesseract应用传入要解析的图片,翻译完成

Java 验证码识别库 Tess4j 学习 [在用java的Jsoup做爬虫爬取数据时遇到了验证码识别的问题(基于maven),找了网上挺多的资料,发现Tess4j可以自动识别验证码,在这里简单记录下学习过程及遇到的一些问题.] 步骤: 把tessreact项目里面的tessdata文件夹提取出来放在某个位置:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 需要在步骤一的tessdata文件中加入相关语言包(训练文件),在这里下载:https://githu

用Tesseract-OCR做识别库的时候,生成字典非常麻烦,就写了一个批处理,用来生成字典还是蛮方便的,希望大家有用,该批处理已经自动生成font_properties文件,各位无需手动创建 下载地址:http://tesseract-ocr.googlecode.com/files/tesseract-ocr-setup-3.01-1.exe 下面简单说下怎么训练 1.批量下载.并保存需要识别的图片(验证码): 2.预处理图片(降噪.剪裁.灰度): 3.使用 jTessBoxEditor 生

用 Selenium 包实现网页自动化操作的案例中,发现很多网页都因 需输入图形验证码而导致实验无法进行 . 解决的办法就是对验证码进行识别 . 识 别的方法之 一 是通过图形处理包将验证码的大部分背景去除,再用 OCR COptical Character Recognition ,光学字符识别)来识别出图片文字 . 不同的图形验证码需要 不同图形处理技术去除背景 简单的 OCR-丁esseract 包 Tesseract 是一个流行的 OCR 链接库,最初是由惠普公司(田)在 1985 年开

[深度学习工具]·极简安装Dlib人脸识别库 Dlib介绍 Dlib是一个现代化的C ++工具箱,其中包含用于在C ++中创建复杂软件以解决实际问题的机器学习算法和工具.它广泛应用于工业界和学术界,包括机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境.Dlib的开源许可证 允许您在任何应用程序中免费使用它.Dlib有很长的时间,包含很多模块,近几年作者主要关注在机器学习.深度学习.图像处理等模块的开发. 安装 此博文针对Windows10安装,其他平台可以仿照这个步骤来安装 安装Minicond

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%   github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计

在人脸检测与人脸识别库中dlib库所谓是非常好的了.检测效果非常ok,下面我们来了解一下这个神奇的库吧! 第一步我们首先学会安装:dlib ,winds+pytho3.6.5  Windows不支持pip在线安装,所以我们直接下载whl文件在使用pip安装就可以了.dlib安装连接,主要注意的是cmake的安装,在Windows使用必须安装cmake进行编译,因为dlib源码是c写的.dlib进行关键点提取和人脸识别的模型见连接,下面来两个小案例把: 简单人脸检测: import dlib im

用tesseract识别名片,无任何训练 数字,字母识别的准确率比较高,没有错误,规范的汉字识别的还可以,比如名片背面,正面的就错误比较多了: 没有任何训练,识别的还算可以了:我们主要要的电话和QQ 712 wget https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/blob/master/chi_sim.traineddata 713 ls -lth 714 rm chi_sim.traineddata #下载太慢了,还是用浏览器下载快,然后上传过去 715

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%(附源码) 转https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073   11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS

基于Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%——新开源的用了一下感受一下 原创 2017年07月28日 21:25:28 标签: 人脸识别 / 人脸自动定位 / 人脸识别开源库 / face-recog   该项目是要构建一款免费.开源.实时.离线的网络 app,支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员. 有了世界上最简单的人脸识别库,使用 Python 或命令行,即可识别和控制人脸. 该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据库基准(Lab

.NET 人脸识别库 ViewFaceCore 这是基于 SeetaFace6 人脸识别开发的 .NET 平台下的人脸识别库这是一个使用超简单的人脸识别库这是一个基于 .NET Standard 2.0 开发的库这个库已经发布到 NuGet ,你可以一键集成到你的项目此项目可以免费商业使用 .开源 开源协议:Apache-2.0GitHub地址: ViewFaceCore十分感谢您的小星星 一.示例 示例项目地址:WinForm 摄像头人脸检测示例项目效果: 二.使用 一分钟在你的项目里集成人脸

ViewFaceCore 0.2 超简单的 C# 人脸识别库 前言: 首先谢谢大家对这个库的关注,前一篇博文得到了大家的 支持 和 Star,十分开心.本想尽快实现大家的期待的活体检测功能,但是前段时间太忙了,是在抱歉!!! .GitHub & Important 本次更新的内容在 antispoofing 分支 上. 活体检测需要 fas_first.csta  .fas_second.csta 两个模型 为方便使用,这两个模型也被包含在 Nuget 包中,0.2.x 版本在 70M+ 的大小

这个破东西,折腾了快1个小时,网上的教材太乱了. 我解决的主要是windows的问题 先下载exe.(一看到这个,我就有种预感,不妙) https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 选好自己的机型, 最新版的,可能会采坑啊 安装时可以添加支持的语言包,如下界面最后一个选项点开选择,我们可以选择简体中文 Chiness(Simplified).多选几个吧 然后下一步. 完成后,添加环境变量 第一个环境变量 再配第二环境变量 我的机器运行提示要在这里找tes

笔者环境 centos7 python3 pytesseract只是tesseract-ocr的一种实现接口.所以要先安装tesseract-ocr(大名鼎鼎的开源的OCR识别引擎). 依赖安装 yum install-y automake autoconf libtool gcc gcc-c++ yum install-y libpng-devel libjpeg-devel libtiff-devel giflib-devel 安装依赖的leptonica库 wget http://www.

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

一,简介: Tesseract is probably the most accurate open source OCR engine available. Combined with the Leptonica Image Processing Library it can read a wide variety of image formats and convert them to text in over 60 languages. It was one of the top 3 en

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

一.背景 之前在博文中介绍在python中如何调用tesseract ocr引擎,当时主要介绍了shell模式,shell模式需要安装tesseract程序,并且效率相对略低. 今天介绍api形式的调用方式,因为博主主要是基于windows环境进行开发,所以这里的api调用主要是指dll调用(linux之类是.so调用) 二.tesseract dll下载网址 https://github.com/charlesw/tesseract 这个网址中包含了编译好的exe及dll文件,而且x86,x6

环境: python3.6 需求: 针对于打开一个文件,可以读取到文本的编码方式,根据默认的文件编码方式来获取文件,就不会出现乱码. 针对这种需求,python中有这个方式可以很好的解决: 解决策略: chardet是一个非常优秀的编码识别模块. chardet 是python的第三方库,需要下载和安装.   下载地址: 官方推荐下载地址:https://pypi.org/project/chardet/   安装事项: 如果采用源代码安装方法,有可能会提示缺少setuptools这个模块. 因

OCR(Optical Character Recognition):光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别,获取的过程. 首先,需要安装 tesseract-ocr(tesseract OCR识别引擎) .pytesseract 和 tesseract(这个是在终端自己用命令识别图片时候用的) sudo pip install pytesseract sudo apt-get install tesseract sudo apt-get install tesseract-ocr 附