当我浏览http://code.google.com/p/tesseract-ocr并下载了几个文件下来之后顿时感到一头雾水,不知该如何下手.网上看到有人在linux操作系统下的实现, 如: 利用开源程序(ImageMagick+tesseract-ocr)实现图像验证码识别 但却很少看到在windows下的相关文章介绍. 接下来我将一步步讲述如何采用tesseract-ocr识别含有中文的图片. 1.下载tesseract-ocr(注意3.0版本之后才支持中文的识别) tesseract-oc

国内最专业的OCR软件只有2家,清华TH-OCR和汉王OCR,看了很多的OCR技术 发现好多对英文与数字的支持都很好,可惜很多都不支持中文字符.Asprise-OCR,Tesseract 3.0以前的版本,都不支持中文,其实我用了下Asprise-OCR算是速度比较的快了,可惜他鄙视中文,这个没有办法,正好这段时间知名的开源OCR 引擎Tesseract 3.0版本发布了,他给我们带来的好消息就是支持中文,相关的下载项目网站是:http://code.google.com/p/tesseract

上篇文章简单的学习了tesseract-ocr识别图片中的英文(链接地址如下:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9428909.html),看起来效果还不错,所以这篇文章继续深入学习tesseract-ocr识别图片中的中文. 一,准备中文字库 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.(注意下载字库,一定要看库对应的tesseract版本下载) 为什么强调版本呢 ,

原文链接:http://www.cnblogs.com/alex-blog/articles/2714984.html   项目主页地址:http://code.google.com/p/tesseract-ocr/ 相关资源下载地址:http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list 需要下载的资源有: 1.tesseract-ocr-setup-3.01-1.exe 因我本地为windows系统,所以用这个 2.chi_sim.trai

ocr是一个宽泛的概念.市场上面ocr将一直是一个不断发展.需求强烈的方向. 我认为,从难度上区分,中文ocr难于英文ocr;手写ocr难于印刷ocr.所以两两组合,中文手写体最难(比如毛体,有一些人都识别不了):而英文(数字)印刷体ocr最简单,对于最简单的东西,我认为就可以直接使用tesseract,它本身就是集成了对英文(数字)的识别.将这个功能集成起来,甚至是研究其开源实现,将其融合起来. 下载http://uniontesting.com/thread-32030-1-1.html 比

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

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. 最后下载4.0版本 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. https://github.com

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

由于公司需要,最近开始学习验证码的识别 我选用的是tesseract-ocr进行识别,据说以前是惠普公司开发的排名前三的,现在开源了.到目前为止已经出到3.0.2了 当然了,前期我们还是需要对验证码进行一些操作,让他对机器更友好,这样才能提高识别率. 步骤基本上是这样的 第一步对验证码进行灰度图以及二值化 需要用到pil库可以pip下载 代码如下 def binarization(image): #转成灰度图 imgry = image.convert('L') #二值化,阈值可以根据情况修改

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

自学Python之路 自学Python1.5-Centos内python2识别中文 方法一,python推荐使用utf-8编码方案 经验一:在开头声明: # -*- coding: utf-8 -*-当然,也可以写成:# coding:utf-8 经验二:遇到字符(节)串,立刻转化为unicode,不要用str(),直接使用unicode() unicode_str = unicode('中文', encoding='utf-8')print unicode_str.encode('utf-8'

erlang更新到R17已有一段时间了.公司项目打算从旧版的erlang迁移到R17,却不料有不少的困扰,当中一个问题是中文问题. 这个问题非常easy重现:新建一个文件t.erl.保存为utf-8无bom格式 -module(t). -export([test/0]). test() -> ["我", <<"我">>]. 在旧版的erlang中,以下的代码能正常工作.结果就是: Eshell V5.9.1 (abort with ^G

Tesseract 文字识别 是github上的开源文字识别软件 下载与安装 https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki 下载 https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 数据文件下载 https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Data-Files 需要添加环境变量 D:\GitHub2019\tesseract-ocr\ 返回的out.txt

在查看结果是中出现乱码时:jmeter的bin目录下的jmeter.properties下最下面添加sampleresult.default.encoding=UTF-8后重新打开工具就好了 在接口的Body Data出现乱码时:jmeter的bin目录下的jmeter.properties下最下面添加jsyntaxtextarea.font.family=Hack,重新打开工具,在接口中post方式后面Content Encoding输入utf-8

Tesseract 简介 Tesseract(/'tesərækt/) 这个词的意思是"超立方体",指的是几何学里的四维标准方体,又称"正八胞体".不过这里要讲的,是一款以其命名的开源 OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别) 软件. 所谓 OCR 是图像识别领域中的一个子领域,该领域专注于对图片中的文字信息进行识别并转换成能被常规文本编辑器编辑的文本. 在 1995 年 Tesseract 曾是世界前三的 OCR 引擎,

一.解决方案: 1.http://www.ddooo.com/softdown/94968.htm   打开下载的压缩包,找到"tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe",双击运行: 2.python报错的地方,有pytesseract.py的连接,点开,修改pytesseract.py.如图: 注意:要在路径前加一个r. 二.此文字识别引擎,里面有一些训练好的数据库,也可自己fit-tunning. 使用和训练: https://www.cnblogs.com/

1.下载Tessrac OCR,默认安装 2.把验证码code.jpg图片放在D盘 3.打开cmd,进入D盘,输入:tesseract  code.jpg result 4.进入D盘,生成了result.txt记事本文件,里面就是验证码

import org.junit.runner.RunWith; import cucumber.api.CucumberOptions; import cucumber.api.junit.Cucumber; @RunWith(Cucumber.class) @CucumberOptions( monochrome = true, strict = false, features = "classpath:features/", plugin = {"pretty"

到后台mysql中查看是问号. 并不能显示出中文,初步判定是编码的问题. 我们利用 show variables like'character_set_%'; 与 show variables like'collation_%'; 该命令查看mysql编码格式是否为以下 Variable_name            | Value                                                   | +--------------------------+-

在NLP的相关任务中,应用python处理中文是很常见的.在这个过程中,由于编码方式的不一致,可能会出现以下两种错误: 1)SyntaxError:  Non-ASCII character in file ‘文件名’ 2)UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode 解决方法是:更改Python的编码方式为utf8模式,分为单文档内的临时更改,以及全局更改两种方式 1.单文档内临时更改:在文档的开始处第一行(前面无任何内容),加入一行代码: