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 ,

1.背景 前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用,其中提到使用-l eng参数来限定语言库,可以提高识别准确率及识别效率. 本文将针对某个网站的验证码进行样本训练,形成自己的语言库,来提高验证码识别率. 2.准备工具 tesseract样本训练有一个官方流程说明,https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract#run-tesseract-for-training,不过都是英文的,个人认为这

1.背景 前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用,其中提到使用-l eng参数来限定语言库,可以提高识别准确率及识别效率. 本文将针对某个网站的验证码进行样本训练,形成自己的语言库,来提高验证码识别率. 2.准备工具 tesseract样本训练有一个官方流程说明,https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract#run-tesseract-for-training,不过都是英文的,个人认为这

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

转自:http://blog.csdn.net/feihu521a/article/details/8433077 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-oc

jTessBoxEditor依赖java虚拟机 , 所以要先安装 java. jTessBoxEditor下载地址: https://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/jTessBoxEditor-1.5.zip/download?use_mirror=nchc 解压后跳转到解压目录, 启动 jTessBoxEditor,命令行输入: java -Xms128m -Xmx1024m -jar jTessBoxEditor.

Python3.x:pytesseract识别率提高(样本训练) 1,下载并安装3.05版本的tesseract 地址:https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr/ 2,如果你的训练素材是很多张非tif格式的图片,首先要做的事情就是将这么图片合并(个人觉得素材越多,基本每个字母和数字都覆盖了训练出来的识别率比较好) 下载这个工具:VietOCR.NET-3.3.zip 地址:http://sourceforge.net/projects/viet

支持向量机(SVM)中最核心的是什么?个人理解就是前4个字--"支持向量",一旦在两类或多累样本集中定位到某些特定的点作为支持向量,就可以依据这些支持向量计算出来分类超平面,再依据超平面对类别进行归类划分就是水到渠成的事了.有必要回顾一下什么是支持向量机中的支持向量. 上图中需要对红色和蓝色的两类训练样本进行区分,实现绿线是决策面(超平面),最靠近决策面的2个实心红色样本和1个实心蓝色样本分别是两类训练样本的支持向量,决策面所在的位置是使得两类支持向量与决策面之间的间隔都达到最大时决策

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

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

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是一个开源的OCR文字识别工具 查找相关文章:tesseract   tesseract 4.0一直安装失败,后来参照网上的方法,成功安装3.04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 yum -y install automake libtool autoconf gcc gcc-c

有需求生成一个二维码,并且有一段文本说明,但是使用awt.font来生成中文时,一直存在乱码的问题.网上的解决办法有几种,但是在centos上亲测有用的就是如下的方法. Java代码如下:new java.awt.Font("宋体",Font.BOLD,13); 1,从windows上拷贝simsun.ttc宋体文件(有的说改后缀为ttf,没有试),拷贝到/usr/share/fonts下,可以新建一个文件夹,比如我创建的是chinese,即路径为/user/share/fonts/c

在深度学习的学习过程中,可能会用到一些已经训练好的模型,比如Alex Net,google Net,VGG,Resnet等,那我们怎样对这些训练好的模型进行fine-tune来提高准确率呢? 参考文章:https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html 使用已经训练好的VGG16模型来帮助我们进行这个分类任务,因为要分类的是猫,狗这类物体,而VGG net是

git有个比较奇怪的问题,当目录或者文件名中出现了中文的时候,在执行git status 的时候,会返回一串unicode码,这段unicode码就读不懂了,必须解决. git status显示unicode/乱码 $ git status untracked file : "\346\265\213\350\257\225/" 解决方法: $ git config --global core.quotepath false $ git status untracked file :

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

1.创建目录/data/dongdaxia,并且在该目录下创建文件dongdaxia.txt,然后在文件dongdaxia.txt里写入内容“inet 192.168.221.132  netmask 255.255.255.0  broadcast 255.255.255.0”(不包含引号). 解答: 2.将题1中的dongdaxia.txt文件内容通过命令过滤只输出如下内容: 192.168.221.132    255.255.255.0    192.168.221.255 解答: 3.

“Control panel”->"Clock,Language and Region"->"Region and Language"->第四项 "Administrative”->"Changed System locale..."->"Current System locale"一项中选择“Chinese(Simplified,PRC)”,之后重启就行了.

在@RequestMapping属性添加属性produces = "text/html;charset=utf-8",设置字符集为utf-8即可 代码如下: @RequestMapping(value = "/json",produces = "text/html;charset=utf-8") @ResponseBody public String getJsonList(){ List<Book> books = bookServ

1.背景 前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用,其中提到使用-l eng参数来限定语言库,可以提高识别准确率及识别效率. 本文将针对某个网站的验证码进行样本训练,形成自己的语言库,来提高验证码识别率. 2.准备工具 tesseract样本训练有一个官方流程说明,https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract#run-tesseract-for-training,不过都是英文的,个人认为这