Tesseract训练笔记】的更多相关文章

[参考] http://www.cnblogs.com/samlin/p/Tesseract-OCR.html https://code.google.com/p/tesseract-ocr/wiki/TrainingTesseract3 [注意点] 1.生成box时,注意文件名要一致,如要生成 bdi.font.exp0.box文件,tif文件必须命名为 bdi.font.exp0.tif : 2.迭代训练,可以基于已经生成的.traineddata文件,需要把.traineddata文件拷贝…
注:目前仅说明windows下的情况 前言 网上已经有大量的tesseract的识别教程,但是主要有两个缺点: 大多数比较老,有部分内容已经不适用. 大部分只是就英文的训练进行探索,很少针对中文的训练. 接下来尽可能详细的介绍自己tesseract训练中文识别的经验. 本文中使用的tesseract版本为3.05; 为什么用3.05呢? 从官方文档上看4.0版本(windows版本于2017年1月30号发布)显著的提高了识别率,同时也加大了性能的消耗.理论上我是应该用4.0.但这不是重点.重点是…
最近在用Tesseract做一个图片识别的小应用,目标图像只有数字和英文字母,在实际使用过程中发现个别数识别错误,因此不得不研究学习Tesseract的训练. http://www.cnblogs.com/cnlian/p/5765871.html 该链接是重要的参考资料,然则按照文章操作,第二步对box文件进行修正就出现问题:jTessBoxEditor无法正确识别图像. 经过阅读jTessBoxEditor的帮助文档,问题得以解决.其中有一段提到关键点: You will need to p…
下载chi_sim.traindata字库下载tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe 下载地址:http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list下载jTessBoxEditor用于修改box文件下载地址:http://download.csdn.net/detail/a443475601/5896893 里面自带java运行库,安装后 然后启动命令行 java -jar jTessBoxEditor.jar即可打开…
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…
tessract的训练有个工具叫 jTessBoxEditor 1.jTessBoxEditor是用java写的,首先要装java的环境 jdk-8u191-windows-x64.exe 这个我想从官网下载来的,但是一直失败,直接从搞java的同事那里要来的. 装完以后要配置一些环境变量: 系统环境变量  --> path --->新建 然后重启电脑... 2.安装jTessBoxEditor: 下载地址:https://sourceforge.net/projects/vietocr/fi…
摘要: 源代码参见我的github:https://github.com/YaoZengzeng/MIT-6.824 Lab3: Paxos-based Key/Value Service Introduction 在Lab2中我们依靠单个的master view server来获取primary.如果view server不可用(崩溃了或者有网络问题),那么key/value service就不工作了,即使primary和backup都是可用的.而且它在处理server(primary或者ba…
collections模块中的deque对象是一个队列,它有着正常队列的先进先出原则.我们可以利用这个对象来实现数据的保存功能. 例如,现有一个猜数字大小的游戏,系统开始会随机roll点一个0-100的整数,然后键盘开始接收你的输入,每次输入的数字系统会告诉你比这个随机数大还是小,直到你猜对了程序才会结束.如下图这样: 代码见: from collections import deque from random import randint N = randint(0, 100) history…
python的字典是一个非常方便的数据结构,使用它我们可以轻易的根据姓名(键)来找到他的成绩,排名等(值),而不用去遍历整个数据集. 例如:{'Lee': [1, 100], 'Jane': [2, 98]...} 但是在使用字典的过程中产生了一些问题,那就是,字典本身是不管你录入的顺序的 >>> d = {} >>> d['Lee'] = [1, 100]>>> d['Jane'] = [2, 98] >>> d['Tom']=[3…
在这个问题中,我们期望得到的结果是找到这三轮比赛中,每轮都进球的球员都有谁.下面用python来模拟一下,先生成一批数据: >>> from random import randint, sample >>> # sample是取样的意思,例如sample('abcde', 2),会在'abcde'这个字符串中随机抽样2个字符出来 >>> {x: randint(1,3) for x in sample('abcdef', randint(3, 6))…