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

用tesseract识别名片,无任何训练 数字,字母识别的准确率比较高,没有错误,规范的汉字识别的还可以,比如名片背面,正面的就错误比较多了: 没有任何训练,识别的还算可以了:我们主要要的电话和QQ 712 wget https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/blob/master/chi_sim.traineddata 713 ls -lth 714 rm chi_sim.traineddata #下载太慢了,还是用浏览器下载快,然后上传过去 715

用 Selenium 包实现网页自动化操作的案例中,发现很多网页都因 需输入图形验证码而导致实验无法进行 . 解决的办法就是对验证码进行识别 . 识 别的方法之 一 是通过图形处理包将验证码的大部分背景去除,再用 OCR COptical Character Recognition ,光学字符识别)来识别出图片文字 . 不同的图形验证码需要 不同图形处理技术去除背景 简单的 OCR-丁esseract 包 Tesseract 是一个流行的 OCR 链接库,最初是由惠普公司(田)在 1985 年开

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

一.背景 之前在博文中介绍在python中如何调用tesseract ocr引擎,当时主要介绍了shell模式,shell模式需要安装tesseract程序,并且效率相对略低. 今天介绍api形式的调用方式,因为博主主要是基于windows环境进行开发,所以这里的api调用主要是指dll调用(linux之类是.so调用) 二.tesseract dll下载网址 https://github.com/charlesw/tesseract 这个网址中包含了编译好的exe及dll文件,而且x86,x6

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. 首先,需要安装 tesseract-ocr(tesseract OCR识别引擎) .pytesseract 和 tesseract(这个是在终端自己用命令识别图片时候用的) sudo pip install pytesseract sudo apt-get install tesseract sudo apt-get install tesseract-ocr 附

安装Tesseract http://blog.csdn.net/hiredme/article/details/50894814 http://blog.csdn.net/yoara/article/details/42392659 http://blog.csdn.net/StruggleRookie/article/details/71606540?locationNum=15&fps=1 http://blog.csdn.net/diandianxiyu_geek/article/det

安装 tesseractbrew install tesseract 加入环境变量export TESSDATA_PREFIX=/usr/local/Cellar/tesseract/4.1.0/share/tessdata 查看安装位置bogon:verify macname$ brew list tesseract/usr/local/Cellar/tesseract/4.1.0/bin/tesseract/usr/local/Cellar/tesseract/4.1.0/include/t

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

以开源的Tesseract为基础,做了一个身份证识别的app. 图片资源是百度找的,而且手机对着电脑屏幕拍照,拍出很多花纹,影响比较大,所以误差不小,实测对着自己身份证拍照会好很多. 效果图: 1.拍摄 2.识别 思路:程序切割身份证,然后分别调用Tesseract识别: 1.身份证 2.姓名 3.住址 4.身份证号: 源码在我的Github项目里面:https://github.com/wzb19960208/idCardRecognition

关于tesseract识别工具有Google提供的版本有tesseract-android-tools,不过还有一个tesseract-two也是非常好用的,这里我们使用的是tesseract-two.tesseract是用c++实现的,需要封装Java API用于Android平台的调用.所以在使用tesseract-two之前得下载Android-NDK,下载NDK之后,解压到自己电脑的一个文件夹下,配置eclipse引用下载来的NDK. 解压下载来的NDK,因为要使用ndk-build该命

一.背景 先说下开发背景,今年有次搬家找房子(2020了应该叫去年了),发现每天都要对着各种租房广告打很多电话.(当然网上也找了实地也找),每次基本都是对着墙面看电话号码然后拨打,次数一多就感觉非常麻烦,如果没看清还容易输错一个号码. 图片来自于网络 当时就想现在OCR技术那么流行,为什么不能做个程序来解决这个问题.因为租房电话有部分还是手写号码,所以也要解决手写识别的问题.同时租房信息其实也有很多是中介或者其他诈骗类等等.所以有部分并不是我们所需要的,为什么这块信息就不能做个平台进行共享,类似

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

OCR,光学字符识别 光学字符识别(OCR,Optical Character Recognition)是指对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程.OCR技术非常专业,一般多是印刷.打印行业的从业人员使用,可以快速的将纸质资料转换为电子资料.关于中文OCR,目前国内水平较高的有清华文通.汉王.尚书,其产品各有千秋,价格不菲.国外OCR发展较早,像一些大公司,如IBM.微软.HP等,即使没有推出单独的OCR产品,但是他们的研发团队早已掌握核心技术,将OCR功能植入

Java 截取反斜杠 replaceAll和split (“\”) 问题解决办法 xxx.split("\\") 显然得不到想要的结果 正确方法 xxx.split("\\\\"); 原因如下: 在Java中处理一些路径相关的问题的时候,如要取出ie浏览器上传文件的文件名,由于ie会把整个文件路径都作为文件名上传,需要用java.lang.String中的replaceAll或者split来处理.如: 上传文件路径为:C:\Documents and Setting

python图片文本识别使用的工具是PIL和pytesser.因为他们使用到很多的python库文件,为了避免一个个工具的安装,建议使用pythonxy,这个工具的介绍可参考baidu. pytesser是谷歌OCR开源项目的一个模块,在Python中导入这个模块即可将图片中的文字转换成文本.pytesser调用了 tesseract.当在Python中调用pytesser模块时,pytesser又用tesseract识别图片中的文字.pytesser的使用 步骤如下: 首先,安装Python2

简单识别 1.一般思路 验证码识别的一般思路为: 图片降噪 图片切割 图像文本输出 1.1 图片降噪 所谓降噪就是把不需要的信息通通去除,比如背景,干扰线,干扰像素等等,只剩下需要识别的文字,让图片变成2进制点阵最好. 对于彩色背景的验证码:每个像素都可以放在一个5维的空间里,这5个维度分别是,X,Y,R,G,B,也就是像素的坐标和颜色,在计算机图形学中,有很多种色彩空间,最常用的比如RGB,印刷用的CYMK,还有比较少见的HSL或者HSV,每种色彩空间的维度都不一样,但是可以通过公式互相转换.

OCR与Tesseract介绍   将图片翻译成文字一般被称为光学文字识别(Optical Character Recognition,OCR).可以实现OCR 的底层库并不多,目前很多库都是使用共同的几个底层OCR 库,或者是在上面进行定制.   Tesseract 是一个OCR 库,目前由Google 赞助(Google 也是一家以OCR 和机器学习技术闻名于世的公司).Tesseract 是目前公认最优秀.最精确的开源OCR 系统.   除了极高的精确度,Tesseract 也具有很高的灵

以管理员权限打开cmd控制台. 1.如何安装PIL 输入下面命令:pip install Pillow 参考:https://www.cnblogs.com/mrgavin/p/8177841.html 2.安装pytesseract 输入下面命令:pip install pytesseract 详细见下图: 3.安装文字识别包tesseract-ocr(https://www.cnblogs.com/hupeng1234/p/7136442.html) tesseract识别算法开源代码见ht

Tesseract 简介 Tesseract 的 OCR 引擎最先由 HP 实验室于 1985 年开始研发,至 1995 年时已经成为 OCR 业内最准确的三款识别引擎之一.然而,HP 不久便决定放弃 OCR 业务,Tesseract 也从此尘封. 数年以后,HP 意识到,与其将 Tesseract 束之高阁,不如贡献给开源软件业,让其重焕新生.2005 年,Tesseract 由美国内华达州信息技术研究所获得,并求诸于 Google 对 Tesseract 进行改进.消除 Bug.优化工作.

目录 百度 OCR API 初探 用 Python 调用百度 OCR API 与 Tesseract 的简单对比 百度 OCR API 初探 近日得知百度在其 APIStore 上开放了 OCR 的 API,目前以 即用API 的形式试运行,所谓 "即用" 指可立即调用.无需注册付费,但也加上了有使用次数这么一个限制. 目前该 API 的文档很少,不过接口和参数都在其 API页面 进行了说明,要用起来还是没有问题的.下面是接口的信息 接口地址: http://apis.baidu.co