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

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.

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很

http://blog.csdn.net/wsk1103/article/details/54173282 java中识别文字比较简单,使用的软件是tesseractocr(使用的版本是3.02,3以后的版本才支持中文),这个软件需要安装在本地电脑中,安装的过程中全部都按照默认进行安装(以便于Java直接调用), 下载地址http://download.csdn.net/detail/wsk1103/9731338. 该软件默认的识别的是英文,如果相要能识别中文,需要将中文的训练文本chi_si

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这

软件下载:https://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/ 官方字库下载:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Data-Files#format-of-traineddata-files 建议:普通版本和FX版本都下载,用普通版本调整坐标,用FX版本调整汉字识别.FX版本的坐标调整不能输入数字,一旦坐标偏移太大,简直就是反人类设计. 另外,也可以直接使用普通版本

Tesseract是开源的OCR引擎,可以识别的图片里的文字,支持unicode(UTF-8)编码,100多种语言,需要下载相应语言的训练数据. 安装: 有两种方法,一种是通过编译源码,比较麻烦.我使用的是另外一种方法,在windows下,使用编译好的二进制文件. 安装文件下载地址:https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr-alt/files/ 最新训练数据下载地址:https://github.com/tesseract-ocr/tessda

2016年11月,Jeroen Ooms在CRAN发布了tesseract包,实现了R语言对简单图片的文本提取.分析功能. 利用开源OCR引擎进行图片处理,目前可以识别超过100种语言,R语言可以借助tesseract调用OCR引擎进行相应操作. 从图像中提取文本时,需要提前安装训练数据(地址:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata),系统默认为英语训练数据.在使用过程中,最好使用高对比度.低噪声.水平格式文本的图片. 转载于公众号R语言中文社区 一．

贝叶斯模型在机器学习以及人工智能中都有出现,cherry分类器使用了朴素贝叶斯模型算法,经过简单的优化,使用1000个训练数据就能得到97.5%的准确率.虽然现在主流的框架都带有朴素贝叶斯模型算法,大多数开发者只需要直接调用api就能使用.但是在实际业务中,面对不同的数据集,必须了解算法的原理,实现以及懂得对结果进行分析,才能达到高准确率. cherry分类器 关键字过滤 贝叶斯模型 数学推导 贝叶斯模型实现 测试 统计分析 总结 cherry分类器 基础术语: cherry分类器默认支持中英文

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/13870.html 参考GitHub源码:https://github.com/YoungMiao/crnn 应demo大师文章要求,我再补充下,推荐下,这个平台挺好 1.环境搭建 1.1 基础环境 Ubuntu14.04 + CUDA opencv2.4 + pytorch + lmdb +wrap_ctc 安装lmdb apt-get install lmdb 1.2 安装pytorch pip,linux,cuda

环境准备 安装pytesseract和PIL 安装这两个包可以借助pip命令行安装 pip install PIL pip install pytesseract 安装识别引擎tesseract-ocr 下载地址: https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 选择对应版本下载 实现及效果 原图 代码 from PIL import Image import py

  在我们进行事件抽取的时候,我们需要触发词来确定是否属于某个特定的事件类型,比如我们以政治上的出访类事件为例,这类事件往往会出现"访问"这个词语,但是仅仅通过"访问"这个触发词来判断是否属于出访类事件是不可靠的,比如我们会碰到以下情况: 通过上面的例子,我们知道,像访问速度,访问量这种文档虽然出现了访问,但却不属于政治上的出访类事件.因此,这时候我们需要借助文本分类模型来判断,显然,这是一个二分类模型.   本文将会讲述如何利用BERT+DNN模型来判断文档是否属

目录 1 如何在Ubuntu和windows上安装Tesseract 1.1 在ubuntu18.04上安装Tesseract4 1.2 在Ubuntu 14.04,16.04,17.04,17.10上安装Tesseract 4.0 1.3 在windows下安装Tesseract 4.0 1.4 检查Tesseract版本 2 Tesseract基本用法 2.1 命令行用法 2.2 使用pytesseract 2.3 使用C ++ API 2.4 语言包错误 3 结果与评价 4 参考 在今天的

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

最近针对之前发表的一篇博文<Deep Learning 在中文分词和词性标注任务中的应用>中的算法做了一个实现,感觉效果还不错.本文主要是将我在程序实现过程中的一些数学细节整理出来,借此优化一下自己的代码,也希望为对此感兴趣的朋友提供点参考.文中重点介绍训练算法中的模型参数计算,以及 Viterbi 解码算法. 相关链接: <Deep Learning 在中文分词和词性标注任务中的应用> <Deep Learning for Chinese Word Segmentation

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

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 ,

https://www.jianshu.com/p/87798bccee48 一.文本处理流程 通常我们文本处理流程如下: 1 对文本数据进行预处理:数据预处理,包括简繁体转换,去除xml符号,将单词条内容处理成单行数据,word2vec训练原理是基于词共现来训练词之间的语义联系的.不同词条内容需分开训练 2 中文分词:中文NLP很重要的一步就是分词了,分词的好坏很大程度影响到后续的模型训练效果 3 特征处理:也叫词向量编码,将文本数据转换成计算机能识别的数据,便于计算,通常是转换成数值型数据,

--  这篇文章是一个学习.分析的博客 --- 1.准备数据与预处理 首先需要一份比较大的中文语料数据,可以考虑中文的维基百科(也可以试试搜狗的新闻语料库).中文维基百科的打包文件地址为 https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 中文维基百科的数据不是太大,xml的压缩文件大约1G左右.首先用 process_wiki_data.py处理这个XML压缩文件,执行:python pr

目录 使用 DL4J 训练中文词向量 1 预处理 2 训练 3 调用 附录 - maven 依赖 使用 DL4J 训练中文词向量 1 预处理 对中文语料的预处理,主要包括:分词.去停用词以及一些根据实际场景制定的规则. package ai.mole.test; import org.ansj.domain.Term; import org.ansj.splitWord.analysis.ToAnalysis; import org.nlpcn.commons.lang.tire.domain.