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

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

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

一,简介: Tesseract is probably the most accurate open source OCR engine available. Combined with the Leptonica Image Processing Library it can read a wide variety of image formats and convert them to text in over 60 languages. It was one of the top 3 en

[参考] http://www.cnblogs.com/samlin/p/Tesseract-OCR.html https://code.google.com/p/tesseract-ocr/wiki/TrainingTesseract3 [注意点] 1.生成box时,注意文件名要一致,如要生成 bdi.font.exp0.box文件,tif文件必须命名为 bdi.font.exp0.tif : 2.迭代训练,可以基于已经生成的.traineddata文件,需要把.traineddata文件拷贝

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

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

tessract的训练有个工具叫 jTessBoxEditor 1.jTessBoxEditor是用java写的,首先要装java的环境 jdk-8u191-windows-x64.exe 这个我想从官网下载来的,但是一直失败,直接从搞java的同事那里要来的. 装完以后要配置一些环境变量: 系统环境变量  --> path --->新建 然后重启电脑... 2.安装jTessBoxEditor: 下载地址:https://sourceforge.net/projects/vietocr/fi

1.准备验证码图片 import os from urllib.request import urlretrieve urlPath='http://www.189.cn/portal/captcha/simple.do?date=1503125232339' localPath='G:\python_work\chapter11\captcha' # 根据文件名创建文件 def createFileByFileName(localPath,fileName): if not os.path.e

1. 每次训练模型删除目录下,上述重复的名字 2. 生成inttemp.pffmtable文件的时候,如果下述命令(1)不行的话,或者报错,使用命令(2) (1)mftraining -F font_properties -U unicharset -O num.unicharset num.font.exp0.tr (2)mftraining -F font_properties.txt -U unicharset -O num.unicharset num.font.exp0.tr 3. A

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

1.Tesseract 安装及使用 一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR(Optical Character Recognition , 光学字符识别)引擎,与Microsoft Office Document Imaging(MODI)相比,我们可以不断的训练的库,使图像转换文本的能力不断增强:如果团队深度需要,还可以以它为模板,开发出符合自身需求的OCR引擎. 源码地址为:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract: tesseract

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,

https://github.com/tesseract-ocr/tesseract https://github.com/tesseract-ocr/tessdata             字体识别训练库 https://github.com/rmtheis/tess-two                   一个对tesseract库进行了增强的包装库 https://github.com/imperialsoup/SimpleTesseractExample             这

孤荷凌寒自学python第八十四天搭建jTessBoxEditor来训练tesseract模块 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末) 由于本身tesseract模块针对普通的验证码图片的识别率并不高,据说需要进行专门针对具体某一型号的验证码图片的训练才可以,因此今天的学习重点是搭建jTessBoxEditor环境来进行tesseract训练数据的训练和生成. 是完全参照以下博客内容来进行的: https://www.cnblogs.com/zhongtang/p/5555950.html 具体

使用jTessBoxEditorFX训练Tesseract-OCR教程 注:1,工具是JAVA编写的,所以在使用工具之间,需要安装JAVA环境. 2,安装Tesseract-OCR应用程序,并将目录添加到环境变量中,方便使用cmd调用命令.   步骤一:使用画图软件生成要训练的.tif文件,本例做了34个.tif文件,如下: 注:图片的格式不限定.我使用灰度图像. 步骤二:使用jTessBoxEditorFX将所有.tif文件合并成一个.tif文件,如图: 并在该目录下可以看见合并后你所命名的t

Tesseract,一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR(Optical Character Recognition , 光学字符识别)引擎,与Microsoft Office Document Imaging(MODI)相比,我们可以不断的训练的库,使图像转换文本的能力不断增强:如果团队深度需要,还可以以它为模板,开发出符合自身需求的OCR引擎. 源码地址为:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract: EXE可执行文件地址:http:/

目录 简介 安装tesseract 安装成功 python应用识别图片 简介 这个谷歌的识别项目早就听说了,使用之后发现,真的很厉害.写下初次简单使用的过程吧. 安装tesseract 谷歌的开源识别项目 我下了这两个,chi是扩展的识别中文需要,只安装.exe即可,然后配置环境变量 chi_sim.traineddata tesseract-ocr-w64-setup-v4.1.0.20190314.exe 安装成功 C:\Users\27569>tesseract Usage: tesser

由于公司需要,最近开始学习验证码的识别 我选用的是tesseract-ocr进行识别,据说以前是惠普公司开发的排名前三的,现在开源了.到目前为止已经出到3.0.2了 当然了,前期我们还是需要对验证码进行一些操作,让他对机器更友好,这样才能提高识别率. 步骤基本上是这样的 第一步对验证码进行灰度图以及二值化 需要用到pil库可以pip下载 代码如下 def binarization(image): #转成灰度图 imgry = image.convert('L') #二值化,阈值可以根据情况修改

Tesseract是什么 OCR即光学字符识别,是指通过电子设备扫描纸上的打印的字符,然后翻译成计算机文字的过程.也就是说通过输入图片,经过识别引擎,去识别图片上的文字.Tesseract是一种适用于各种操作系统的光学字符识别引擎,最早是hp公司的软件,2005年开源,2006年后由google一直赞助Tesseract开发和维护.2006年,Tesseract被认为是当时最准确的开源OCR引擎之一 . 验证码识别类型 这里讨论一般的验证码识别,即英文.数字.或者英文和数字的混合的验证码,不包括

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