一.准备工作 需要的文件 tif文件和box文件. 如果你打标打好了,但是是分批次打标的,那么可以合并字库,我们最初只需要 tif 和 box 文件,如下: 二.生成对应的 .tr 训练文件 根据不同的tif文件依次使用下面这个命令 tesseract qyc.word.exp4.tif qyc.word.exp4 nobatch box.train 完成后效果是这样的,每个组合都会有一个对应的 .tr 文件 三.从所有文件中提取字符 unicharset_extractor fst.word.

1,下载安装Tesseract-OCR 安装,链接地址https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ ​ 2,安装成功 tesseract -v 注意:安装后,要添加系统环境变量 ​ 3,cmd指定目录到 cd C:\Work\BlogsTest\TestPic,要识别图片的文件夹 识别:tesseract test.png result -l chi_sim ​ 识别成功的效果,result.txt文件会自动生成 ​ 要注意:Tesseract-OCR的

在泰迪杯A题中,我刚刚接触了Tesseact,其中训练字库中遇到了较多的问题.所以在此记录一下,也当做一个笔记,省得以后忘记. 为了方便 ,将tif命名格式设为[lang].[fontname].exp[num].tif lang是语言 fontname是字体 比如我们要训练自定义字库 ec 字体名:unfont 那么我们把tif文件重命名 ec.ufont.exp0.tif 生成 .box文件 tesseract ec.ufont.exp0.tif ec.ufont.exp0 batch.no

识别率有问题A大概率识别为n,因此需要训练,这里讲一下 如何训练 参考 java代码里边直接使用tess4j,是对tesseract的封装,但是如果要训练,还是需要在进行安装tesseract-ocr的 下载地址参考另一篇 然后还需要 下载jTessBoxEditorhttps://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/ 多搜集几张图片,进行二值化去噪点和裁切处理 双击运行 首先打开图片 全选图片,应该可以自动拼接为一个大的t

tesseract 字体训练资料篇 1.制作.box档案文件. tesseract [lang].[fontname].exp[num].tif [lang].[fontname].exp[num] -l yournewlanguage batch.nochop makebox 2.开始培训 tesseract [lang].[fontname].exp[num].tif [lang].[fontname].exp[num] box.train 或 tesseract [lang].[fontn

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

由于tesseract的中文语言包“chi_sim”对中文字体或者环境比较复杂的图片,识别正确率不高,因此需要针对特定情况用自己的样本进行训练,提高识别率,通过训练,也可以形成自己的语言库. 工具: Java虚拟机,由于jTessBoxEditor的运行依赖Java运行时环境,所以需要安装Java虚拟机.下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html jTessBox

关于中文的识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了,所以自己亲身试用一下,分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路. 文中所用到的身份证图片资源是百度找的,如有侵权可联系我删除. 一.准备工作 1.下载Tesseract-OCR引擎,注意要3.0以上才支持中文哦,按照提示安装就行. 2.下载chi_sim.traindata字库.要有这个才能识别中文.下好后,放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面. 3.下载jTessBoxEditor,这个是用来训练字库

上篇文章简单的学习了tesseract-ocr识别图片中的英文(链接地址如下:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9428909.html),看起来效果还不错,所以这篇文章继续深入学习tesseract-ocr识别图片中的中文. 一,准备中文字库 下载chi_sim.traindata字库.要有这个才能识别中文.下好后,放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面.(注意下载字库,一定要看库对应的tesseract版本下载) 为什么强调版本呢 ,

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

0.目标 很多特殊场景,原生的字库识别率不高,这时候就需要根据需求自己训练字库生成traineddata文件. 一.前期准备工作 1.安装jdk   用于运行jTessBoxEditor 2.安装jTessBoxEditor   用于调整图片上文字的内容和位置 3. 安装tesseract5.0 jdk下载地址:https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html jTessBox

转自:https://www.cnblogs.com/lcawen/articles/7040005.html 关于中文的识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了,所以自己亲身试用一下,分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路. 文中所用到的身份证图片资源是百度找的,如有侵权可联系我删除. 一.准备工作 1.下载Tesseract-OCR引擎,注意要3.0以上才支持中文哦,按照提示安装就行,Windows下:https://github.com/UB-Mannheim/tesse

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

Tesseract 3.02中文字库训练 下载chi_sim.traindata字库下载tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe 下载jTessBoxEditor用于修改box文件 0.准备 为了方便 tif文面命名格式[lang].[fontname].exp[num].tiflang是语言 fontname是字体 比如我们要训练自定义字库 mjorcen字体名normal那么我们把tif文件重命名 mjorcen.normal.exp0.jpg 图片 :  下面开始训练

关于中文的识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了,所以自己亲身试用一下,分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路. 文中所用到的身份证图片资源是百度找的,如有侵权可联系我删除. 一.准备工作 1.下载Tesseract-OCR引擎,注意要3.0以上才支持中文哦,按照提示安装就行. 最后下载4.0版本 2.下载chi_sim.traindata字库.要有这个才能识别中文.下好后,放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面. https://github.com

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

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,

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

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

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

在原有训练数据的基础上,如果有新的字符训练信息需要加入,所有数据重新校准一遍就累死人了.... 经研究找到实用合并方法(红色部分为示例,实际应为你自己生成的文件名): 在新的训练数据生成.box 和.tr文件后, 生成字符集 unicharset_extractor add.font.exp0.box new.font.exp0.box 合并训练数据(.tr) mftraining -F font_properties -U unicharset -O added.unicharset add.