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

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,

//总地址 https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki //windows exe tesseract 4.0下载: https://github.com/tdhintz/tesseract4win64 //语言包下载地址: https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/raw/4.00/chi_sim.traineddata 语言包下载好,放到和exe同目录下的 tessdata文件夹下. 在控制台执行命

tesseract是一个开源的OCR引擎,最初是由惠普公司开发用来作为其平板扫描仪的OCR引擎,2005年惠普将其开源出来,之后google接手负责维护.目前稳定的版本是3.0.4.0版本加入了基于LSTM的神经网络技术,中文字符识别准确率有所提高. ubuntu下tesseract 4.0安装: 终端输入以下命令: sudo add-apt-repository ppa:alex-p/tesseract-ocr sudo apt-get update sudo apt-get instal

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.

1.安装依赖工具 yum install autoconf automake libtool libjpeg-devel libpng-devel libtiff-devel zlib-devel 2.编译安装leptonica wget http://www.leptonica.org/source/leptonica-1.74.4.tar.gz tar zxvf leptonica-.tar.gz leptonica- cd leptonica-/ ./configure --prefix=

https://blog.csdn.net/andylanzhiyong/article/details/81807425 官方例子: https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/APIExample 一个感觉很棒的详细教程: https://www.jianshu.com/p/3df039e42986 训练 https://ivanzz1001.github.io/records/post/ocr/2017/09/09/tesseract-f

提示: 建议直接使用tess4j,tess4j是对tesseract的封装,使用更简单 首先引入依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.bytedeco.javacpp-presets/tesseract --> <dependency> <groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId> <artifactId>tesseract</arti

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 . 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

识别率有问题A大概率识别为n,因此需要训练,这里讲一下 如何训练 参考 java代码里边直接使用tess4j,是对tesseract的封装,但是如果要训练,还是需要在进行安装tesseract-ocr的 下载地址参考另一篇 然后还需要 下载jTessBoxEditorhttps://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/ 多搜集几张图片,进行二值化去噪点和裁切处理 双击运行 首先打开图片 全选图片,应该可以自动拼接为一个大的t

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,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

OCR,光学字符识别 光学字符识别(OCR,Optical Character Recognition)是指对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程.OCR技术非常专业,一般多是印刷.打印行业的从业人员使用,可以快速的将纸质资料转换为电子资料.关于中文OCR,目前国内水平较高的有清华文通.汉王.尚书,其产品各有千秋,价格不菲.国外OCR发展较早,像一些大公司,如IBM.微软.HP等,即使没有推出单独的OCR产品,但是他们的研发团队早已掌握核心技术,将OCR功能植入

Tesseract 4 版本具备两种识别引擎:新的基于LSTM(神经网络)引擎与传统引擎.通过在初始化时设定不同的EngineMode启动. OCR Engine modes: 0 Legacy engine only. 1 Neural nets LSTM engine only. 2 Legacy + LSTM engines. 3 Default, based on what is available. 当设置OcrEngineMode为2时,则表示启动双引擎进行识别,Tesseract首

[本文编写于2018年7月5日] Tess4J是Tesseract的Java JNA wrapper.本文介绍了在CentOS 7 操作系统中使用Tess4J的步骤及注意事项.在正式开始之前,先花一点篇幅,对相关的技术作一简要介绍. 一点点背景 Tesseract Tesseract 是一个著名的开源OCR引擎,支持100多种语言,可以开箱即用.还可以通过训练方式支持更多语言.Tesseract诞生于1984年,来自HP公司,2005年开源.自2006年起,由谷歌接手开发.截止目前,最新的稳定版

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

主要参考官方的编译,梳理一下整个流程 Linux The build instructions for Linux also apply to other UNIX like operating systems. Dependencies A compiler for C and C++: GCC or Clang GNU Autotools: autoconf, automake, libtool autoconf-archive pkg-config Leptonica libpng, li

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

通过命令:tesseract -h 可查看 OCR操作脚本参数: 其中参数说明: –-oem:指定使用的算法,0:代表老的算法:1:代表LSTM算法:2:代表两者的结合:3:代表系统自己选择. –-psm:指定页面切分模式.默认是3,也就是自动的页面切分,但是不进行方向(Orientation)和文字(script,其实并不等同于文字,比如俄文和乌克兰文都使用相同的script,中文和日文的script也有重合的部分)的检测.如果我们要识别的是单行的文字,我可以指定7.我们这里已经知道文字是中文