一.前言 使用tesseract3.02识别有验证码的网站 安装tesseract3.02 在VS nuget 搜索Tesseract即可. 二.项目结构图 三.项目主要代码 using System; using System.Collections.Concurrent; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.Drawing; using System.IO; using System

到http://download.csdn.net/detail/wanghui2008123/7621567下载中文简体包 然后找到tessdata目录,把eng.traineddata替换为chi_sim.traineddata,并且把chi_sim.traineddata重命名为eng.traineddata ok,现在中文识别基本达到90%以上了 本文参考:http://www.aichengxu.com/view/9506028

在Tesseract处理背景渐变图片不太理想的情况下, 可以利用Pillow库, 创建一个阈值过滤器来去掉渐变的背景色, 只把文字留下来, 从而让图片更清晰, 便于Tesseract读取: from PIL import Image import subprocess def cleanFile(filePath, newFilePath): image = Image.open(filePath) # 对图片进行阈值过滤, 然后保存 image = image.point(lambda x:

机器视觉 从 Google 的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机,机器视觉一直都是一个应用广 泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域. 我们将重点介绍机器视觉的一个分支:文字识别,介绍如何用一些 Python库来识别和使用在线图片中的文字. 我们可以很轻松的阅读图片里的文字,但是机器阅读这些图片就会非常困难,利用这种人类用户可以正常读取但是大多数机器人都没法读取的图片,验证码 (CAPTCHA)就出现了.验证码读取的难易程度也大不相同,有些验证码比其他的更加难读. 将图像翻译成文字一般被称为光

ORC库概述 在读取和处理图像.图像相关的机器学习以及创建图像等任务中,Python 一直都是非常出色的语言.虽然有很多库可以进行图像处理,但在这里我们只重点介绍:Tesseract 1.Tesseract Tesseract 是一个 OCR 库,目前由 Google 赞助(Google 也是一家以 OCR 和机器学习技术闻名于世的公司).Tesseract 是目前公认最优秀.最精确的开源 OCR 系统. 除了极高的精确度,Tesseract 也具有很高的灵活性.它可以通过训练识别出任何字体,也

使用的是python的pytesser模块,原先想做的是图片中文识别,搞了一段时间了,在中文的识别上还是有很多问题,这里做记录分享. pytesser,OCR in Python using the Tesseract engine from Google.是谷歌OCR开源项目的一个模块,可将图片中的文字转换成文本(主要是英文). 1.pytesser安装 使用设备:win8 64位 PyTesser使用Tesseract OCR引擎,将图像转换到可接受的格式,然后执行tesseract提取出文

Selenium Selenium是一个Web的自动化测试工具,最初是为网站自动化测试而开发的,类型像我们玩游戏用的按键精灵,可以按指定的命令自动操作,不同是Selenium 可以直接运行在浏览器上,它支持所有主流的浏览器(包括PhantomJS这些无界面的浏览器). Selenium 可以根据我们的指令,让浏览器自动加载页面,获取需要的数据,甚至页面截屏,或者判断网站上某些动作是否发生. Selenium 自己不带浏览器,不支持浏览器的功能,它需要与第三方浏览器结合在一起才能使用.但是我们有时

本文乃Happy老师的得意门生来自java全栈自动化测试4期的小核桃所作.正所谓严师出高徒,笔下有黄金~~让我们一起来征服面试官吧~~ 在做自动化测试的时候,经常会遇到需要输入验证码的地方,有些可以让开发屏蔽,但是有些不行,这时候,我们可以调用tesseract来实现图像的识别. 在JAVA中调用tesseract,主要有两种方式:cmd方式,tess4j方式.我要介绍的是用tess4j的方式来识别图像,得到验证码. 首先要在工程中加入tess4j的jar包,如果是maven 项目,可以从中央仓

安装Tesseract Windows 系统 下载可执行安装文件https://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list安装.或者https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ Mac OS X系统 用 Homebrew(http://brew.sh/)等第三方库可以很方便地安装 brew install tesseract 要使用 Tesseract 的功能,比如后面的示例中训练程序识别字母,要先在系统

在自动化测试过程中我们经常会遇到需要输入验证码的情况,而现在一般以图片验证码居多.通常我们处理这种情况应该用最简单的方式,让开发给个万能验证码或者直接将验证码这个环节跳过.之前在技术交流群里也跟朋友讨论过,有的人认为这不是在解决问题而是在回避问题.对于这种问题只能仁者见仁智者见智了,其实我是很不理解以这种"完美心态"进行自动化测试的童鞋,要将自动化测试深入到测试骨髓,每个步骤每个验证点都要进行自动化测试,不去考虑这个验证点在整个功能逻辑流程中所处的位置.所占的分量,不去考虑自动化测试投

相信大家在开发一些程序会有识别图片上文字(即所谓的OCR)的需求,比如识别车牌.识别图片格式的商品价格.识别图片格式的邮箱地址等等,当然需求最多的还是识别验证码.如果要完成这些OCR的工作,需要你掌握图像处理.图像识别的知识,需要用到图形形态学.傅里叶变换.矩阵变换.贝叶斯决策等很多复杂的理论,这让绝大部分人都会望而却步. Tesseract这个开源项目的出现让我们普通人也可以涉足OCR的开发.Tesseract可以从图片中识别出文字内容,但不要以为Tesseract可以智能的识别出各种奇形怪状

原文来自:http://cache.baiducontent.com/c?m=9f65cb4a8c8507ed4fece7631046893b4c4380146d96864968d4e414c422461f1d32a2e57d76511980853a3c50f11e41bca770216c5d61aa9ec88240dcb1993c6ad567627f42d103548e45f49a15&p=882a9546dc8b0ef50be296391b0cc9&newp=9865c70d85cc4

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

上一篇介绍了Tesseract库的使用(OCR库Tesseract初探),文末提到了Tesseract是用c/c++开发的,也有C#的开源版本,本篇介绍一下如何使用C#版的Tesseract. C#版本源码下载地址:https://github.com/charlesw/tesseract 源码是vs2015编译的,需要安装vs2015以上版本. 打开项目后如: 我们再添加一个winform项目,画界面如: 实现点击“选择需要识别的图片”,打开一张图片,调用算法并显示结果.比较简单.源码如下:

介绍 Tesseract是一个基于Apache2.0协议开源的跨平台ocr引擎,支持多种语言的识别,在Windows和Linux上都有良好的支持. 创建工程 创建一个C#的控制台工程 添加System.Drawing引用 因为在操作过程中我们会需要读取图片,所以这里需要这个 nuget里添加Tesseract引用 准备资源 这里共4个文件,2个目录 首先下载这个eng.traineddata 度盘下载 密码: 5xfs 在工程目录里,建立一个tessdata文件夹(切记:文件夹一定要叫这名字!)

对于像我这样初学python网络爬虫的freshman来说,软件的准备和环境的配置能让我们崩溃.其中用刚安装好的tesseract和tesserocr库测试识别验证码就是其中一例. 这里我要测试的验证码是image.png,保存在C:\Users\LENOVO\Desktop. 1.对于tesseract,我按照书上来输入一下命令,然后产生错误. 觉得不可思议,我完全按照书上来的! 过了一天回头看才发现是那个‘-1’出了问题,原本应该是‘-l’,即language的简称. 改了之后以为能成功了,

介绍 Tesseract是一个基于Apache2.0协议开源的跨平台ocr引擎,支持多种语言的识别,在Windows和Linux上都有良好的支持. 源代码在这: 源码地址 有一个编译打包好的Windows安装包(里面带了官方训练好的英文库): Windows安装包下载tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe 选装其它语言支持: 官方训练好的各种语言库 自己训练数据的工具jTessBoxEditorFX v2.0.1 官网是国外网站,下载速度非常慢,我打包了一个训练工具

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,

最近在看文字识别的实例,也查询很多文章,最后还是选定开源的引擎(tesseract3.0.1) 最开始找到的是用微软Office的一个组件实现的,个人感觉不是我想要的(要开源啊才是王道) http://www.cnblogs.com/vipstone/archive/2011/10/08/2202397.html 后面在开源中图看到了开源项目: http://www.oschina.net/news/40027/6-opensource-ocr-tools 找到了(tesseract )看到学是

1.1 介绍 开发具有一定价值的符号是人类特有的特征.对于人们来说识别这些符号和理解图片上的文字是非常正常的事情.与计算机那样去抓取文字不同,我们完全是基于视觉的本能去阅读它们. 另一方面,计算机的工作需要具体的和有组织的内容.它们需要数字化的表示,而不是图形化的. 有时候,这是不可能的.有时,我们希望自动化的完成用双手从图像重写文本的任务. 针对这些任务,光学字符识别(OCR)被设计成一种允许计算机以文本形式"阅读"图形化内容的方法,和人类工作的方式相似.虽然这些系统相对准确,但仍然

OCR OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗.亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程. Tesseract(识别引擎) 简介 Tesseract是一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR引擎,当时在1995年已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一,后开源并委托Google对其进行改进.优化,特点是开源,免费,支持多语言,多平台.Tesserac