一.使用tesseract-ocr 1.    https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki上下载安装包安装和简体中文训练文件 window64位安装包:tesseract-ocr-w64-setup-v4.1.0.20190314.exe 简体中文训练文件:chi_sim.traineddata 约40M 2. 将训练文件chi_sim.traineddata放入安装目录下的tessdata目录中 3.    配置环境变量,在path变量中加入

http://www.cnblogs.com/inkflower/p/6642264.html 最近在开发的时候需要识别图片中的一些文字,网上找了相关资料之后,发现google有一个离线的工具,以下为java使用的demo 在此之前,使用这个工具需要在本地安装OCR工具: 下面一个是一定要安装的离线包,建议默认安装 上面一个是中文的语言包,如果网络可以FQ的童鞋可以在安装的时候就选择语言包在线安装,有多种语言可供选择,默认只有英文的 exe安装好之后,把上面一个文件拷到安装目录下tessdata

最近在开发的时候需要识别图片中的一些文字,网上找了相关资料之后,发现google有一个离线的工具,以下为java使用的demo 在此之前,使用这个工具需要在本地安装OCR工具: 下面一个是一定要安装的离线包,建议默认安装 上面一个是中文的语言包,如果网络可以FQ的童鞋可以在安装的时候就选择语言包在线安装,有多种语言可供选择,默认只有英文的 exe安装好之后,把上面一个文件拷到安装目录下tessdata文件夹下 如C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessd

http://blog.csdn.net/u012566751/article/details/54094692 Tesseract-OCR入门使用1 http://blog.csdn.net/u012566751/article/details/54136836 Tesseract-OCR入门使用2 http://blog.csdn.net/u012566751/article/details/54141109 Tesseract-OCR入门使用3 https://github.com/tes

说明:主要考虑深度学习的方法,传统的方法不在考虑范围之内. 1.文字识别步骤 1.1detection:找到有文字的区域(proposal). 1.2classification:识别区域中的文字. 2.文字检测 文字检测主要有两条线,两步法和一步法. 2.1两步法:faster-rcnn. 2.2一步法:yolo.相比于两步法,一步法速度更快,但是accuracy有损失. 文字检测按照文字的角度分. 2.1水平文字检测:四个自由度,类似于物体检测.水平文字检测比较好的算法是2016ECCV乔宇

18.1  问题描述和流程图 18.2  滑动窗口 18.3  获取大量数据和人工数据 18.4  上限分析:哪部分管道的接下去做 18.1  问题描述和流程图

最后一章内容,主要是OCR的实例,很多都是和经验或者实际应用有关:看完了,总之,善始善终,继续加油!! 一.图像识别(店名识别)的步骤: 图像文字识别应用所作的事是,从一张给定的图片中识别文字.这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多. 为了完成这样的工作,需要采取如下步骤: 1.文字侦测(Text detection)——将图片上的文字与其他环境对象分离开来 2.字符切分(Character segmentation)——将文字分割成一个个单一的字符 3.字符分类(Character class

今天闲来无聊,尝试了一下OCR识别,尝试了以下三种方案: 1.直接使用业界使用最广泛的Tesseract-OCR. Tesseract项目最初由惠普实验室支持,1996年被移植到Windows上,1998年进行了C++化.在2005年Tesseract由惠普公司宣布开源.2006年到现在,都由Google公司开发及维护. 2.使用基于Tesseract-OCR封装的Tess4j 3.调用百度云OCR服务实现(AT两家太贵,百度云文字识别服务提供每个月15000次的免费调用). 先说测试结果: 毫

18.1  问题描述和流程图 18.2  滑动窗口 18.3  获取大量数据和人工数据 18.4  上限分析:哪部分管道的接下去做 18.1  问题描述和流程图 图像文字识别应用所作的事是,从一张给定的图片中识别文字.这比从一份扫描文档中 识别文字要复杂的多. 为了完成这样的工作,需要采取如下步骤: 1. 文字侦测(Text detection)——将图片上的文字与其他环境对象分离开来 2. 字符切分(Character segmentation)——将文字分割成一个个单一的字符 3. 字符分类

提到纸质文档—转换—文本格式—可编辑这些字眼,相信大家的第一反映都是OCR文字识别软件,如何排除错误或利用辅助信息提高识别正确率,是OCR最重要的课题,衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标无非是精确度.识别速度.用户界面的友好性.产品的稳定性.易用性及可行性等,而能够满足所有这些条件的,有一款产品:ABBYY FineReader 12做到了,而且做得非常好. ABBYY FineReader 12是市场领先的OCR光学字符识别软件,能够快速方便地将扫描纸质文档.PDF文件和数码相机的图像转换成

Lecture 18—Photo OCR 应用实例:图片文字识别 18.1 问题描述和流程图 Problem Description and Pipeline 图像文字识别需要如下步骤: 1.文字侦测(Text detection)——将图片上的文字与其他环境对象分离开来2.字符切分(Character segmentation)——将文字分割成一个个单一的字符3.字符分类(Character classification)——确定每一个字符是什么 如果用任务流程图来表达这个问题,每一项任务可以

应用实例:图片文字识别(Application Example: Photo OCR) 问题描述和流程图(Problem Description and Pipeline) 图像文字识别应用所作的事是,从一张给定的图片中识别文字.这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多. 为了完成这样的工作,需要采取如下步骤: 文字侦测(Text detection)--将图片上的文字与其他环境对象分离开来 字符切分(Character segmentation)--将文字分割成一个个单一的字符 字符分类(Cha

java_baidu_ocr Java调用百度OCR文字识别API实现图片文字识别软件 这是一款小巧方便,强大的文字识别软件,由Java编写,配上了窗口界面 调用了百度ocr文字识别API 识别精度高. 完整项目放在GitHub:https://github.com/Ymy214/java_baidu_ocr 更新日志 新的改变 OcrViewer 2.0 更新于 2019.1.18 我对OcrViewer进行了一些功能拓展与界面美化,除了标准的本地图片识别功能,我增加了如下几点新功能,帮助你更

ABBYY FineReader 12是一款OCR图片文字识别软件,而且强大的它现在还可使用快速扫描窗口中的快速打开.扫描并保存为图像或任务自动化任务,在没有进行预处理和OCR的ABBYY FineReader中扫描或打开图像.如果您的文档非常大,而您只需要识别其中的几个页面,就可以派上用场.下面小编将教大家ABBYY FineReader 12添加图像的技巧. 1. 在ABBYY FineReader 12色彩模式下拉列表中,选择全彩色或黑白模式.(注:当文档转换为黑白之后,您不能恢复彩色.)

java文字识别程序的关键是寻找一个可以调用的OCR引擎.tesseract-ocr就是一个这样的OCR引擎,在1985年到1995年由HP实验室开发,现在在Google.tesseract-ocr 3.0发布,支持中文.不过tesseract-ocr 3.0不是图形化界面的客户端,别人写的FreeOCR图形化客户端还不支持导入新的 3.0 traineddata.但这标志着,现在有自由的中文OCR软件了. java中使用tesseract-ocr3.01的步骤如下: 1.下载安装tessera

Java基于opencv实现图像数字识别(五)-投影法分割字符 水平投影法 1.水平投影法就是先用一个数组统计出图像每行黑色像素点的个数(二值化的图像): 2.选出一个最优的阀值,根据比这个阀值大或小,用一个数组记录相应Y轴的坐标: 3.因为是水平切割我们只需要Y轴的切割点即可,宽度默认图像的宽,高度可以用相邻的切割点相减得到: 4.优化切割点,把切割点靠近的都清除掉 5.设置感应区的区域,切割图片 垂直投影法和水平投影法类似,对比思考一下 因为我做的是表格的切割,你如果想实现验证码的切割,或者

Java基于opencv实现图像数字识别(四)-图像降噪 我们每一步的工作都是基于前一步的,我们先把我们前面的几个函数封装成一个工具类,以后我们所有的函数都基于这个工具类 这个工具类呢,就一个成员变量Mat,非常的简单,这里给出代码 public class ImageUtils { private static final int BLACK = 0; private static final int WHITE = 255; private Mat mat; /** * 空参构造函数 */

Java基于opencv实现图像数字识别(三)-灰度化和二值化 一.灰度化 灰度化:在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值:因此,灰度图像每个像素点只需一个字节存放灰度值(又称强度值.亮度值),灰度范围为0-255.一般常用的是加权平均法来求像素点的灰度值,opencv开发库所采用的一种求灰度值算法如下: :)Gray = 0.072169 * B + 0.715160 * G + 0.212671 * R 有两种方式可以实现灰度化,如下 方式1 @Te

Java基于opencv实现图像数字识别(二)-基本流程 做一个项目之前呢,我们应该有一个总体把握,或者是进度条:来一步步的督促着我们来完成这个项目,在我们正式开始前呢,我们先讨论下流程. 我做的主要是表格中数字的识别,但这个不是重点.重点是通过这个我们可以举一反三,来实现我们自己的业务. 图像的识别主要分为两步:图片预处理和图像识别:这两步都很重要 图像预处理: 1. 图像灰度化:二值化 2. 图像降噪,去除干扰线 3. 图像腐蚀.膨胀处理 4. 字符分割 5. 字符归一化 图像识别: 1.

Java基于opencv实现图像数字识别(一) 最近分到了一个任务,要做数字识别,我分配到的任务是把数字一个个的分开:当时一脸懵逼,直接百度java如何分割图片中的数字,然后就百度到了用BufferedImage这个类进行操作:尝试着做了一下,做到灰度化,和二值化就做不下去了:然后几乎就没有啥java的资料了,最多的好像都是c++,惹不起.惹不起...... 我也想尝试着用c++做一下,百度到了c++基于opencv来做图像识别的:但是要下vs啊,十几个g呢,我内存这么小,配置这么麻烦,而且vs

从2013年的记录看,JAVA中图片文字识别技术大部分采用ORC的tesseract的软件功能,后来渐渐开放了java-api调用接口. 图片文字识别技术,还是采用训练的方法.并未从根本上解决图片与文字的关联关系. 什么是tesseract: tesseract是google的一个离线工具,用于图片的文字识别与提取.