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.

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 ,

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

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

软件下载:https://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/ 官方字库下载:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Data-Files#format-of-traineddata-files 建议:普通版本和FX版本都下载,用普通版本调整坐标,用FX版本调整汉字识别.FX版本的坐标调整不能输入数字,一旦坐标偏移太大,简直就是反人类设计. 另外,也可以直接使用普通版本

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

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

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

使用PowerShell批量解除锁定下载的文件 3.在需要解锁的文件所在的文件夹中空白处,按住Shift然后单击右键,在弹出的右键菜单中,选择“在此处打开PowerShell窗口”, 输入Get-ChildItem | Unblock-File,然后一个回车,这个文件夹中的所有被锁定的文件都解锁了,可以无阻碍的打开了.

字符训练网上一搜一大堆,但作为一个初学者而言,字符合并网上却写的很笼统 首先,需要 生成的字符集.tif文件,位置文件 .box ,只要有这两个文件在,就可以合并字典(这个说的很有道理的样子) 好了,我现在有三个需要合并的字典 (1).(why3.楷体.exp0.tif,why3.楷体.exp0.box) (2).(why4.microsoftyaheiuilight.exp0.tif,why4.microsoftyaheiuilight.exp0.box) (3).  (why5.隶书b.ex

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

 OCR(Optical character recognition) —— 光学字符识别,是图像处理的一个重要分支,中文的识别具有一定挑战性,特别是手写体和草书的识别,是重要和热门的科学研究方向.可惜国内的科研院所,基本没有几个高识别率的训练集——笔者联系过北京语言大学研究生一篇论文的作者,他们论文说有%90的正确识别率,结果只做了20个笔画简单的汉字(20/6753 = %0.3 常用简体汉字的千分之三),然后找了20个学生,各自手写了一遍.真的是为了论文而论文,而且很会选择样本(小而简单)

经常遇到选择多个文件进行批量下载的情况,可以先将选择的所有的文件生成一个zip文件,然后再下载,该zip文件,即可实现批量下载,但是在打包过程中,常常也会出现下载过来的zip文件中里面有乱码的文件名,通过使用ant.jar中的org.apache.tools.zip里的ZipOutPutStream为实现编码的设置. 代码如下: ant包引用 <span style="font-size:14px">Xml代码 <dependency> <groupId&

网上看了很多,本文使用ant.jar中的org.apache.tools.zip,页面用js表单提交 代码供参考: ACTION: /* * 另存为 */ @RequestMapping("/saveAs.do") public @ResponseBody void saveAs(String filePath, String fileName) { try { File file = new File(filePath); // 设置文件MIME类型 getResponse().se

网上看了很多,本文使用ant.jar中的org.apache.tools.zip,页面用js表单提交 代码供参考: ACTION: /*      * 另存为      */     @RequestMapping("/saveAs.do")     public @ResponseBody     void saveAs(String filePath, String fileName) {         try {             File file = new File

实现点击下载功能,可以一次性下载多个附件.具体实现代码如下 : private void Com_XZTP_FJ(string maiId, string wtfjdz, string CLwtfjdz, string type) { ArrayList all = new ArrayList(); if (!string.IsNullOrEmpty(wtfjdz)) { ArrayList fjarry = spiltBySign(wtfjdz, "|"); all.AddRange

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf- -*- # @Time : // : # @Author : xuxuedong # @Site : # @File : sys.py # @Software: PyCharm import os, sys,platform #for linux # if platform.system() == "windows": # Base_DIR = ]) # print(Base_DIR) # else: #

目录 1.第一个demo:创建工作簿,创建sheet页,创建单元格    2.创建一个时间格式的单元格    3.遍历工作簿的行和列并获取单元格内容    4.文本提取    5.单元格对齐方式    6.单元格边框处理    7.单元格填充色和颜色操作    8.单元格合并    9.字体处理   10.读取和重写工作簿   11.单元格中使用换行   12.创建用户自定义数据格式   13.批量导出数据   14.demo: 利用 poi 实现数据的批量导出   15.demo: 利用 po

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