Blog:https://blog.csdn.net/linchuhai/article/details/84677249 GitHub:https://github.com/huoyijie/AdvancedEAST 自然场景文本检测 自然场景文字是图像高层语义的一种重要载体,自然场景文本检测是图像处理的核心模块,近年来ICDAR的历界比赛成绩不断提升: Result:http://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=evaluation&task=1&gtv=1

一 . tesseract 4.0 安装及使用 1. tesseract 4.0 安装 安装包下载地址: http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe 我在CSDN下载资源里也上传了一份: http://download.csdn.net/download/dcrmg/10021168 exe可执行文件直接安装,选择安装路径: 安装完成之后需要添加2个环境变量: 1. 把安装路径"C:\P

今天我们来介绍车牌定位中的一种新方法--文字定位方法(MSER),包括其主要设计思想与实现.接着我们会介绍一下EasyPR v1.5-beta版本中带来的几项改动. 一. 文字定位法 在EasyPR前面几个版本中,最为人所诟病的就是定位效果不佳,尤其是在面对生活场景(例如手机拍摄)时.由于EasyPR最早的数据来源于卡口,因此对卡口数据进行了优化,而并没有对生活场景中图片有较好处理的策略.后来一个版本(v1.3)增加了颜色定位方法,改善了这种现象,但是对分辨率较大的图片处理仍然不好.再加上颜色定

帮助文件:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/blob/master/doc/tesseract.1.asc 下载地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki 如何使用提供的工具来训练Tesseract 4.00:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract-4.00 1.介绍 图片文字的OCR识别有一款开

tesseract是一个开源的OCR引擎,最初是由惠普公司开发用来作为其平板扫描仪的OCR引擎,2005年惠普将其开源出来,之后google接手负责维护.目前稳定的版本是3.0.4.0版本加入了基于LSTM的神经网络技术,中文字符识别准确率有所提高. ubuntu下tesseract 4.0安装: 终端输入以下命令: sudo add-apt-repository ppa:alex-p/tesseract-ocr sudo apt-get update sudo apt-get instal

国内最专业的OCR软件只有2家,清华TH-OCR和汉王OCR,看了很多的OCR技术 发现好多对英文与数字的支持都很好,可惜很多都不支持中文字符.Asprise-OCR,Tesseract 3.0以前的版本,都不支持中文,其实我用了下Asprise-OCR算是速度比较的快了,可惜他鄙视中文,这个没有办法,正好这段时间知名的开源OCR 引擎Tesseract 3.0版本发布了,他给我们带来的好消息就是支持中文,相关的下载项目网站是:http://code.google.com/p/tesseract

http://www.open-open.com/lib/view/open1363156299203.html

字符识别OCR原理及应用实现 文本是人类最重要的信息来源之一,自然场景中充满了形形色色的文字符号.光学字符识别(OCR)相信大家都不陌生,就是指电子设备(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. 工业场景的图像文字识别更加复杂,出现在很多不同的场合.例如医药品包装上的文字.各种钢制部件上的文字.容器表面的喷涂文字.商店标志上的个性文字等.在这样的图像中,字符部分可能出现在弯曲阵列.曲面异形.斜率分布.皱纹变形.不完

我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等

最近在日志数据清洗时遇到中文乱码,如果只要有非中文字符就将该字符串过滤掉,这种方法虽简单但并不可取,因为比如像Xperia™主題.天天四川麻将Ⅱ这样的字符串也会被过滤掉. 1. Unicode编码 Unicode编码是一种涵盖了世界上所有语言.标点等字符的编码方式,简单一点说,就是一种通用的世界码:其编码范围:U+0000 .. U+10FFFF.按Unicode硬编码的区间进行划分,Unicode编码被分成若干个block ( Unicode block):每一个Unicode编码专属于唯一的

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

公司有需求啊,所以就得研究哈,最近公司需要读验证码,于是就研究起了图像识别,应该就是传说中的(OCR:光学字符识别OCR),下面把今天的收获整理一个给大家做个分享. 本人程序用的tesseract,官方地址:https://code.google.com/p/tesseract-ocr/,不为别的,谁让它支持我们的天朝的文字呢~哈 下载好程序后解压: 大概可以看到这样一个目录,别见怪楼主里面一堆测试文件. 然后就开始我们的测试之旅: tesseract的用法: 参数1:需要识别的文件 参数2:输

最近一直在研究光学字符识别,即OCR.最开始在谷爹那里了解到了开源的Tesseract,可以拿来识别简单的英文和数字.但是识别中文的准确率并不高. 然后从Tesseract到Tesseract.js,经过多次尝试研究,最后发现腾讯爹的万象优图识别率是最高的.趁现在是公测免费期,赶紧尝试了一把. 下面来说一说我是怎么用python实现中文识别的. 首先百度万象优图登录吧,腾讯的...你们懂得....进去后,创建一个bucket,然后可以选择上传图片 这些准备工作做好以后,就开始写代码吧 首先如果是

最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解.所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解. 什么是OCR? OCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别.它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受.人又可以理解的格式.文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,而且这个课题已经是比较成熟了,并且在商业中已经有很多落地项

本文来源:http://blog.csdn.net/wanghui2008123/article/details/37694307 本文参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aa166780101cji7.html OCR(Optical Character Recognition):光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别,获取的过程. Tesseract:开源的OCR识别引擎,初期Tesseract引擎由HP实验室研发,后来贡献给了开源软件业,后经由Go

在上一篇文章的介绍中,我们已经通过相应的字符分割方法,将车牌区域进行分割,得到7个分割字符图块,接下来要做的就是将字符图块放入训练好的神经网络模型,通过模型来预测每个图块所表示的具体字符.神经网络的介绍和训练过程我们将在下一节中具体介绍,本节主要介绍字符特征的提取,和如何通过训练好的神经网络模型来进行字符的识别. 字符识别主要是通过 类CharsIdentify 来进行,对于中文字符和非中文字符,分别采取了不同的策略,训练得到的ANN模型也不一样,中文字符的识别主要使用 identifyChin

文字识别分为两个具体步骤:文字的检测和文字的识别,两者缺一不可,尤其是文字检测,是识别的前提条件,若文字都找不到,那何谈文字识别.今天我们首先来谈一下当今流行的文字检测技术有哪些. 文本检测不是一件简单的任务,尤其是复杂场景下的文本检测,非常具有挑战性.自然场景下的文本检测有如下几个难点: 文本存在多种分布,文本排布形式多样: 文本存在多个方向: 多种语言混合. 我们先从直观上理解文本检测任务.给定一张图片,我们需要找出这张图里文字出现的所有位置位置,那这个任务其实跟目标检测任务差别不大,即找出

什么是OCR? OCR英文全称是optical character recognition,中文叫光学字符识别.它是利用光学技术和计算机技术把印在或者写在纸上的 文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受.人又可以理解的格式.文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一, 而且这个课题已经是比较成熟了,并且在商业中已经有很多落地项目了. 比如汉王OCR,百度OCR,阿里OCR等等,很多企业 都有能力都是拿OCR技术开始挣钱了.其实我们自己也能感受到,OCR技术确实也在改变着我们的生活:比如一个手机APP

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

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