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,翻译完成后输出一个txt文件;

第二种方式是自己写程序调用api函数。

下面介绍一下tesseract库的使用方法。

如果你用的是ubuntu18.0.4那么安装很简单:

在终端输入指令安装即可:

sudo apt-get install tesseract-ocr

sudo apt-get install libtesseract-dev

如果你跟我一样是使用ubuntu16.0.4,那么需要按照我下面的方法来安装,因为16.0.4采用上面的办法安装的是3.0的版本,3.0解析的效果不是很好。

如果你是在windows平台或其他平台可以参考:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Compiling。

(1)安装依赖库

sudo apt-get install g++

sudo apt-get install autoconf automake libtool

sudo apt-get install pkg-config

sudo apt-get install libpng-dev

sudo apt-get install libjpeg8-dev

sudo apt-get install libtiff5-dev

sudo apt-get install zlib1g-dev

sudo apt-get install libicu-dev

sudo apt-get install libpango1.0-dev

sudo apt-get install libcairo2-dev

sudo apt-get install git

(2)安装leptonica 1.74

cd ~/Download

git clone https://github.com/DanBloomberg/leptonica

cd leptonica

./configure

make

make install

(3)安装tesseract

cd ~/Download

git clone https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

cd tesseract

./autogen.sh

./configre --prefix=/usr/local

make

make install

(4)下载语言包

tesseract提供了三种模型,testdata:普通模型,testdata_fast:快速识别模型,testdata_best:最佳识别模型,

在:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata_best目录下下载:eng.traineddata、chi_sim.traineddata、chi_sim_vert.traineddata三个文件,

然后将这三个文件复制到/usr/local/share/testdata目录下,如果你想识别其他语言也是下载语言识别模型然后放到testdata目录下即可。

(5)设置语言模型路径

vim ~/.bashrc

在末尾添加:

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH

export TESSDATA_PREFIX=/usr/local/share/tessdata/

然后关闭终端,重新打开终端生效。

(6)测试识别库

在终端输入

tesseract --version看版本是否如下:

输入:

tesseract --list-langs查看语言模型是否正确:

可以看到自动识别了英语和简体中文模型了。

然后随便找张有中文字符的图片进行识别测试:

tesseract 1.jpg out -l chi_sim

参数说明:1.jpg:要解析的文件

       out:解析输出的文件名

       -l chi_sim:采用的语言模型,这里选择了简体中文。

我识别的原文:

识别到的文字如下:

(7)用C++调用api进行识别测试。

代码:

#include <tesseract/baseapi.h>
#include <leptonica/allheaders.h>
#include <iostream>
#include <memory>
using namespace std;
int main()
{
tesseract::TessBaseAPI api;
cout<<"version:"<<api.Version()<<endl;
if(api.Init(NULL,"chi_sim")==0)
cout<<"Init Ok"<<endl;
else
{
cout<<"Init error"<<endl;
return -1;
}
api.SetPageSegMode(tesseract::PageSegMode::PSM_AUTO);
api.SetVariable("save_best_choices","T");
auto pixs = pixRead("./1.jpg");
if(!pixs)
{
cout<<"load image error"<<endl;
return -2;
}
api.SetImage(pixs);
api.Recognize(0);
cout<<std::unique_ptr<char[]>(api.GetUTF8Text()).get()<<endl;
api.Clear();
pixDestroy(&pixs);
return 0; }

makefile:

CXX		  := g++
CXX_FLAGS := -Wall -Wextra -std=c++11 -ggdb BIN := .
SRC := .
INCLUDE :=
LIB := LIBRARIES :=-llept -ltesseract
EXECUTABLE := ocrDemo all: $(BIN)/$(EXECUTABLE) run: clean all
clear
./$(BIN)/$(EXECUTABLE) $(BIN)/$(EXECUTABLE): $(SRC)/*.cpp
$(CXX) $(CXX_FLAGS) -I$(INCLUDE) -L$(LIB) $^ -o $@ $(LIBRARIES) clean:
-rm $(BIN)/*

测试效果:

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