OCR(Optical character recognition) —— 光学文字识别,是图像处理的一个重要分支,中文的识别具有一定挑战性,特别是手写体和草书的识别,是重要和热门的科学研究方向 截止笔者发文(2019.12.25),tesseract-ocr 最新发布的稳定版本是4.1.0. 而tesseract-ocr依赖于leptonica——最新稳定版本是1.78.0 安装说明 Windows(下载下来一路无脑,点下一步就好) (1)详情请移步至如下链接,下载安装: https://gi

Tesseract(识别引擎),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. Tesseract-ocr安装很容易,在网上找到下载地址直接下载安装就可以,安装过程中需要  注意的是语言模块(根据自己的

Tesseract是一个开源的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本,目前已支持60多种语言(包括中文). Tesseract最初由HP公司开发,后来由Google维护,目前发布在Googel Project上.地址为http://code.google.com/p/tesseract-ocr/. 使用默认的语言库识别   1.安装Tesseract         从http://code.google

Tesseract是一个开源的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本,目前已支持60多种语言(包括中文). Tesseract最初由HP公司开发,后来由Google维护,目前发布在Googel Project上.地址为http://code.google.com/p/tesseract-ocr/. 使用默认的语言库识别   1.安装Tesseract         从http://code.google

转自:http://blog.csdn.net/feihu521a/article/details/8433077 Tesseract是一个开源的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本,目前已支持60多种语言(包括中文). Tesseract最初由HP公司开发,后来由Google维护,目前发布在Googel Project上.地址为http://code.google.com/p/tesseract-oc

今天安装tesseract-ocr的时候,载了坑,记录一下. 1. 安装时语言库的选择,我把 aditional language data 这一项全选中了,装的时候那叫一个慢啊,差不多3个小时装好的.如果不是必要的话,建议选择其中的一部分去安装. 2. 安装好了,在命令行里直接输入 “tesseract“  也是没有问题,但是在实际使用的过程中,总是报错.如下 Traceback (most recent call last): File "C:/Users/Administrator/***

这次用yolov2做检测时遇到个大坑,折腾了我好几天,特以此文记录之. 一.安装cuda+cudnn 它们的版本必须要匹配,否则训练后检测不出目标! 1.下载cuda8.0.61_375.26_linux.run和cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz 2.安装cuda sh cuda8.0.61_375.26_linux.run 一直enter,直至accept.然后是安装一些东西直接y,或者让你输入地址, 按enter用默认的就可以了. 3.环境变量设置 sudo gedi

目录 一.Darknet优势 二.Darknet的结构 三.Darknet安装 四.Darknet的训练 五.Darknet的检测 正文 一.Darknet优势 darknet是一个由纯C编写的深度学习框架,它有着其它深度学习框架无法相比的优势: 1.易于安装:在makefile里面选择自己需要的附加项(cuda,cudnn,opencv等)直接make即可,几分钟完成安装:2.没有任何依赖项:整个框架都用C语言进行编写,可以不依赖任何库,连opencv作者都编写了可以对其进行替代的函数:3.结

参考:https://jingyan.baidu.com/article/219f4bf788addfde442d38fe.html 1.下载图形识别工具Tesseract-ocr,下载路径https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki,选择相应的版本进行安装. 2.下载完成后,进行安装,安装时可以根据自己的需求选择安装,可以直接全选. 3.安装完后配置环境变量,将安装路径配置到path中:D:\Program Files (x86)\Tesserac

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

一.tesseract-ocr安装 Ubuntu版本: 1.tesseract-ocr安装 sudo apt-get install tesseract-ocr 2.pytesseract安装 sudo pip install pytesseract 3.Pillow 安装 sudo pip install pillow 其他linux版本(如centos): 1.tesseract-ocr安装 没找到直接命令安装,所以需要手动下载安装包. https://github.com/tesserac

1.安装Pillow pip install Pillow 2.安装tesseract-ocr OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别) 软件 安装包含两个部分:ORC引擎本身以及对应语言的训练数据 github地址:   https://github.com/tesseract-ocr/tesseract You can either Install Tesseract via pre-built binary package or build it

Tesseract-OCR的Training简明教程 https://blog.csdn.net/blueheart20/article/details/53207176 一.安装: 选择对应版本,https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 1:下载安装包 根据https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki,我找到非官方的安装包,好像我只看到64位的安装包http://digi.bib.uni-mannh

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

1. tesseract-OCR下载安装 地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 选择一个版本下载,下载完成点击**.exe进行安装,若无其他需求,默认安装一直点就好,记住安装路径. 然后将安装路径添加到系统环境变量. tesseract-OCR是python调用pytesseract的一个接口,不安装,会报错 试试tesseract-OCR有没有安装成功,打开命令行输入 tesseract -v: 2. 安装pytesseract.一般方法

Tesseract 3.02中文字库训练 下载chi_sim.traindata字库下载tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe 下载jTessBoxEditor用于修改box文件 0.准备 为了方便 tif文面命名格式[lang].[fontname].exp[num].tiflang是语言 fontname是字体 比如我们要训练自定义字库 mjorcen字体名normal那么我们把tif文件重命名 mjorcen.normal.exp0.jpg 图片 :  下面开始训练

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

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

Tesseract-OCR-04-使用 jTessBoxEditor 进行训练 本篇是关于 jTessBoxEditor 进行训练,使 Tesseract-OCR 文字识别准确率得到极大的提高,本篇完善了很多细节,初学者也可以看懂,一起学习吧! 想要一遍成功要细心关注[注意],我踩过的坑都标出来了 训练的大致步骤: 1.安装 jTessBoxEditor 2.获取样本文件 3.Merge 样本文件 4.生成 .box 文件 5.定义字符配置文件 6.字符矫正 7.执行批处理文件 8.将生成的 n

由于tesseract的中文语言包“chi_sim”对中文字体或者环境比较复杂的图片,识别正确率不高,因此需要针对特定情况用自己的样本进行训练,提高识别率,通过训练,也可以形成自己的语言库. 工具: Java虚拟机,由于jTessBoxEditor的运行依赖Java运行时环境,所以需要安装Java虚拟机.下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html jTessBox

前提:本文仅作为技术训练,不可利用技术做非法的事. 某考试的成绩查询页面如下:查询成绩需要的数据有准考证号或者身份证.考生姓名.验证码.现在使用python来实现自动查询指定人员的考试成绩(不知道准考证号的前提下).主要使用的包有Tesseract-OCR.PIL.execjs.pytesseract.BeautifulSoup 查询页面: 入围名单: 包的功能介绍: execjs:由于查询成绩参数加密后发送给服务器,这里使用调用原网站的加密函数加密查询字符串. BeautifulSoup:建立