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

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,

//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

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

前言 本文来聊一聊我们经常会做的空值检查问题,从一个简单的空值检查Any Where,到设计模式的NullObjectPattern,再到C#6.0“可能”会提供的语法,让我们体验一次语言开发上的“持续改进”,Let’s go~ 什么是空引用异常 作为一个敲过代码的码农来说,似乎没有谁没有遇到过NullReferenceException这个问题,有些时候当方法内部调用一个属性.方法(委托)时,我们控制这些属性在“外部”的表现(当然某些情况下使用ref关键字除外),所以我们要在方法的内部去判断属

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

1.新建教师实体集并将1.0中的任课教师,教务老师归类为教师. 2.将实体集考勤表设置为弱实体集. 3.将学生与考勤表的关系由属于关系设置为出勤关系. 4.出勤关系中设置出勤记录属性和教师留言属性. 5.新建课程实体集,拥有课程编号,课程名称属性,课程实体集与考勤表实体集为属于关系.

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

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

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

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功能植入了自身的软件系统.对于

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Jenkins 在2016/02/29日发布了2.0 alpha版本,https://jenkins-ci.org/2.0/ , 改进界面,向前兼容,增加新功能: 1.初始化时可以选择推荐插件或自定义插件 2.可以用Groovy代码定义流程 3.并且每个步骤是可视的: 当然还有更多新功能要添加,可以在这里查到:https://wiki.jenkins-ci.org/display/JENKINS/Jenkins+2.0 本来想下载体验一下,结果每次jenkins初始化时都是空白,可能是网络有问题

pmcyg 1.0 改进包列表中对 UTF-8 的支持. pmcyg是一种工具来创建自定义集合的Cygwin包 连同Cygwin安装程序.这使得创建独立的分布而无需镜整个组Cygwin包.例如,它可以创建 一个单一的cd - rom或DVD,个性化的版本的Cygwin可以安装在机器没有连接到Web.可以创建一个基本的安装程序在不到25 mb;一套完整的Cygwin包可能填补一个dvd-rom;或选择的包可以建造以适应您选择的安装介质.pmcyg将下载这些和他们所有的依赖项自动. pmcyg可以作

图像识别涉及的理论:傅里叶变换,图形形态学,滤波,矩阵变换等等. Tesseract的出现为了解决在没有这些复杂的理论基础,快速识别图像的框架. 准备: 1.样本图像学习,预处理 (平均每1个元素出现20次) 2.学习,初步识别 3.校正学习库 测试: 1.待识别图像,预处理 2.根据学习库 识别 例子1:图片反色 private static void Reverse(string fileName,string outName) { using (var pic = Image.FromFi

1.准备安装 1.1 系统简介 CentOS 是什么? CentOS是一个基于Red Hat 企业级 Linux 提供的可自由使用的源代码企业级的 Linux 发行版本.每个版本的 CentOS 都会获得七年的支持(通过安全更新方式).新版本的 CentOS 每两年发行一次,而每个版本的 CentOS 会定期(大概每六个月)更新一次,以便支持新的硬件.这样,建立一个安全.低维护.稳定.高预测性.高重复性的 Linux 环境. CentOS(Community Enterprise Operati

前几个文章中介绍了一些关于MVC4.0的东东,今天我们来看一下登陆验证,也可以说是权限验证,即AuthorizeAttribute.这个可以使用在控制器Controller上,也可以使用在Action方法上面,这里最主要的是要介绍怎样将自己的权限验证进行扩展,以及禁止访问的页面转向问题. 下面我们先看一下代码,然后在进行分析,那样就可以事半功倍了,具体代码如下,当然还可以进行验证扩展,那就看你的需要了. /// <summary>      /// 权限验证属性.      /// </

转自:http://www.cnblogs.com/Ninputer/archive/2008/11/22/generic_covariant.html 随Visual Studio 2010 CTP亮相的C#4和VB10,虽然在支持语言新特性方面走了相当不一样的两条路:C#着重增加后期绑定和与动态语言相容的若干特性,VB10着重简化语言和提高抽象能力:但是两者都增加了一项功能:泛型类型的协变(covariant)和反变(contravariant).许多人对其了解可能仅限于增加的in/out关

随Visual Studio 2010 CTP亮相的C#4和VB10,虽然在支持语言新特性方面走了相当不一样的两条路:C#着重增加后期绑定和与动态语言相容的若干特性,VB10着重简化语言和提高抽象能力:但是两者都增加了一项功能:泛型类型的协变(covariant)和反变(contravariant).许多人对其了解可能仅限于增加的in/out关键字,而对其诸多特性有所不知.下面我们就对此进行一些详细的解释,帮助大家正确使用该特性. 背景知识:协变和反变 很多人可能不不能很好地理解这些来自于物理和