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

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.

1,下载安装Tesseract-OCR 安装,链接地址https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ ​ 2,安装成功 tesseract -v 注意:安装后,要添加系统环境变量 ​ 3,cmd指定目录到 cd C:\Work\BlogsTest\TestPic,要识别图片的文件夹 识别:tesseract test.png result -l chi_sim ​ 识别成功的效果,result.txt文件会自动生成 ​ 要注意:Tesseract-OCR的

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,

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

//总地址 https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki //windows exe tesseract 4.0下载: https://github.com/tdhintz/tesseract4win64 //语言包下载地址: https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/raw/4.00/chi_sim.traineddata 语言包下载好,放到和exe同目录下的 tessdata文件夹下. 在控制台执行命

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

tesseract是一个开源的OCR引擎,最初是由惠普公司开发用来作为其平板扫描仪的OCR引擎,2005年惠普将其开源出来,之后google接手负责维护.目前稳定的版本是3.0.4.0版本加入了基于LSTM的神经网络技术,中文字符识别准确率有所提高. ubuntu下tesseract 4.0安装: 终端输入以下命令: sudo add-apt-repository ppa:alex-p/tesseract-ocr sudo apt-get update sudo apt-get instal

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

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

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

提高OCR质量,除了可以使用ABBYY FineReader 12OCR文字识别软件解决纸质文档的复杂结构未出现在电子文档中,或者未正确检测到区域的问题(详见如何提高ABBYY FineReader OCR的质量),ABBYY FineReader还能利用模式功能提高OCR的质量,这个细节你可能一直忽略了吧. 1.打开ABBYY FineReader 12,在工具菜单中,点击‘模式编辑器’. 2.在‘模式编辑器’对话框中,从可用模式列表中选择所需模式,然后点击‘设置为活动’. 注意: 1.ABB

SignalR 2.0 入门与提高 SignalR 2.0 最近整理了SignalR2.0 部分知识点,原文翻译,由于自己是土鳖,翻译得不好的地方,欢迎指正!仅供各位初学者学习! 第一节. 入门ASP.NET SignalR2.0 1.SignalR简介 SignalR 是什么? ASP.NET SignalR 是为 ASP.NET 开发人员提供的一个库,可以简化开发人员将实时 Web 功能添加到应用程序的过程.实时 Web 功能是指这样一种功能:当所连接的客户端变得可用时服务器代码可以立即向其

SignalR 2.0 最近整理了SignalR2.0 部分知识点,原文翻译,由于自己是土鳖,翻译得不好的地方,欢迎指正!仅供各位初学者学习! 第一节. 入门ASP.NET SignalR2.0 1.SignalR简介 SignalR 是什么? ASP.NET SignalR 是为 ASP.NET 开发人员提供的一个库,可以简化开发人员将实时 Web 功能添加到应用程序的过程.实时 Web 功能是指这样一种功能:当所连接的客户端变得可用时服务器代码可以立即向其推送内容,而不是让服务器等待客户端请

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

https://blog.csdn.net/andylanzhiyong/article/details/81807425 官方例子: https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/APIExample 一个感觉很棒的详细教程: https://www.jianshu.com/p/3df039e42986 训练 https://ivanzz1001.github.io/records/post/ocr/2017/09/09/tesseract-f

在OCR文字识别软件当中,ABBYY FineReader是比较好用的程序之一,但再好的识别软件也不能保证100%的识别正确率,用户都喜欢软件的正确率高一些,以减轻识别后修正的负担,很多用户也都提过这样的问题,今天就为大家讲讲如何提高ABBYY FineReader的识别正确率(这里以ABBYY FineReader 12为例). 1.打开ABBYY FineReader 12主界面,找到"文档语言",在满足条件的情况下选择尽可能少的语言,这样就可以降低识别产生的错误. 2.选定合适的

1.安装依赖工具 yum install autoconf automake libtool libjpeg-devel libpng-devel libtiff-devel zlib-devel 2.编译安装leptonica wget http://www.leptonica.org/source/leptonica-1.74.4.tar.gz tar zxvf leptonica-.tar.gz leptonica- cd leptonica-/ ./configure --prefix=

提示: 建议直接使用tess4j,tess4j是对tesseract的封装,使用更简单 首先引入依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.bytedeco.javacpp-presets/tesseract --> <dependency> <groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId> <artifactId>tesseract</arti