tesseract 识别中文加数字的时候,会乱码

2024-11-03

python tesseract 识别图片中的文字的乱码问题(ubuntu系统下)

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

Tesseract训练中文字体识别

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

java整理软件--- Java OCR 图像智能字符识别技术，可识别中文,但是验证码不可以识别...已测识别中文效果很好

国内最专业的OCR软件只有2家,清华TH-OCR和汉王OCR,看了很多的OCR技术发现好多对英文与数字的支持都很好,可惜很多都不支持中文字符.Asprise-OCR,Tesseract 3.0以前的版本,都不支持中文,其实我用了下Asprise-OCR算是速度比较的快了,可惜他鄙视中文,这个没有办法,正好这段时间知名的开源OCR 引擎Tesseract 3.0版本发布了,他给我们带来的好消息就是支持中文,相关的下载项目网站是:http://code.google.com/p/tesseract

Tesseract-OCR4.0识别中文与训练字库实例

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

深入学习Tesseract-ocr识别中文并训练字库的方法

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 ,

Tesseract-OCR识别中文与训练字库

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

使用神经网络来识别手写数字【译】（三）- 用Python代码实现

实现我们分类数字的网络好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说

Tesseract-OCR识别中文与训练字库实例

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

学习笔记TF024:TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字

TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字.MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类.数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本.样本标注信

pytesseract在识别只有一个数字的图片时识别不出来

大家好,近期在做自动化测试时,遇到了一个问题需要通过识别图片来实现,遂用到了pytesseract模块和tesseract-ocr这个工具.在使用过程中发现,识别带有数字的图片时,如果这个图片上仅有一个数字,则识别不出来,如下图.若识别2个数字以上的图片则可以识别出来,如下图.(2个数字有时可以识别,有时不行.)两种图片的运行结果如下图.这个问题出现的时候就一脸懵逼了,就怕这种“偶现”的问题,因为我是第一次用tesseract-ocr,在网上找了一下午也没有找到结果,最后加了一个tesserac

自学Python1.5-Centos内python2识别中文

自学Python之路自学Python1.5-Centos内python2识别中文方法一,python推荐使用utf-8编码方案经验一:在开头声明: # -*- coding: utf-8 -*-当然,也可以写成:# coding:utf-8 经验二:遇到字符(节)串,立刻转化为unicode,不要用str(),直接使用unicode() unicode_str = unicode('中文', encoding='utf-8')print unicode_str.encode('utf-8'

linux tesseract识别名片

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

Java 阿拉伯数字转换为中文大写数字

吴裕雄--天生自然python学习笔记：python 用 Tesseract 识别验证码

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

KNN 算法-实战篇-如何识别手写数字

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 上篇文章介绍了KNN 算法的原理,今天来介绍如何使用KNN 算法识别手写数字? 1,手写数字数据集手写数字数据集是一个用于图像处理的数据集,这些数据描绘了 [0, 9] 的数字,我们可以用KNN 算法来识别这些数字. MNIST 是完整的手写数字数据集,其中包含了60000 个训练样本和10000 个测试样本. sklearn 中也有一个自带的手写数字数据集: 共包含 1797 个数据样本,每个样本描绘了

Oracle中中文、数字,英文混杂形式的字段进行排序的方法

http://blog.csdn.net/p451933505/article/details/9272257 对Oracle中中文.数字.英文混杂形式的字段进行排序的方法: 例如: order by NLSSORT(字段名,'NLS_SORT = SCHINESE_PINYIN_M'), to_number(translate(字段名, '0123456789' || 字段名, '0123456789')) NLSSORT() 函数: 可以使用NLSSORT()函数可以改变Oralce 对汉字

JSON创建键值对（key是中文或者数字）方式详解

JSON创建键值对(key是中文或者数字)方式详解先准备好一个空的json对象 var obj = {}; 1. 最原始的方法 obj.name = 'zhangsan'; //这种方式很简单的添加了一个键值对 //输出:{name:"zhangsan"} //缺点:这边的name不能是对象 /* 比如: var name = 'tom'; obj.name = 'zhangsan'; 输出obj:{name:'zhangsan'} 中文可以使用,但是数字不能使用 obj.家=&qu

JSON取值(key是中文或者数字)方式详解

JSON取值(key是中文或者数字)方式详解先准备一个json对象用于演示 var json = {'name':'zhangsan', '年龄':23, 404:'你可能迷路了'}; 使用JS中with关键字 with(json) { console.log(name);//输出:zhangsan console.log(年龄);//输出:23 console.log(404);//输出:404,用这种方法读取key是数字的属性,有问题 } 最常见的传统的读取key console.log(

TensorFlow实战之Softmax Regression识别手写数字

关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2018年02月21日 23:10:04所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79343860). 本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.MNIST MNIST(Mixed

JavaScript控制输入框中只能输入中文、数字和英文

1.问题背景遇到这样一个问题:有一个输入框,要求只能输入中文.数字和英文(即过滤特殊字符串) 2.JS代码 function checkUsername() { //正则表达式 var reg = new RegExp("^[a-zA-Z\d\u4E00-\u9FA5]+$"); //获取输入框中的值 var username = document.getElementById("username").value.trim(); //判断输入框中有内容 if(u

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