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. 创建工程 创建一个C#的控制台工程 添加System.Drawing引用 因为在操作过程中我们会需要读取图片,所以这里需要这个 nuget里添加Tesseract引用 准备资源 这里共4个文件,2个目录 首先下载这个eng.traineddata 度盘下载 密码: 5xfs 在工程目录里,建立一个tessdata文件夹(切记:文件夹一定要叫这名字!)

tesseract ocr是一个开源的文字识别引擎,Android系统中也可以使用.可以识别50多种语言,通过自己训练识别库的方式,可以大大提高识别的准确率. 为了节省大家的学习时间,现将自己近期的学习总结成一个简单的实例程序,作为Android系统中使用tesseract的Demo演示并附有详细的说明文档.并将自己用C#开发的识别库训练工具提供给大家,其中包括全部的源代码.这样,大家就可以方便的训练特定字体和字形的识别库了. 经过训练后的纸牌识别,识别率达到了100% 注意“王”我在训练时,故

一.环境搭建 (基于VS2010) 1.下载安装 tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe 安装包 ,安装时候最好是在FQ的情况下安装.(安装一点要勾选 Tesseract development files 选项). 安装包下载地址:链接:http://pan.baidu.com/s/1pKAbyvp 密码:iicm 2.解压tesseract-3.02.02-win32-lib-include-dirs.zip覆盖到tesseract-ocr安装目录下. 链接:http

仓库地址:https://github.com/RobinDavid/Pytesser brew install tesseract sudo pip install opencv-python 安装好之后需要下载识别文件,由于我的环境是 tesseract 3.02.02 leptonica-1.70 zlib 1.2.11 所以我下载了3.02的中文识别训练数据,地址是 https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr-alt/files/ 需要解

Tessseract为一款开源.免费的OCR引擎,能够支持中文十分难得.虽然其识别效果不是很理想,但是对于要求不高的中小型项目来说,已经足够用了. 文字识别可应用于许多领域,如阅读.翻译.文献资料的检索.信件和包裹的分拣.稿件的编辑和校对.大量统计报表和卡片的汇总与分析.银行支票的处理.商品发票的统计汇总.商品编码的识别.商品仓库的管理,以及水.电.煤气.房租.人身保险等费用的征收业务中的大量信用卡片的自动处理和办公室打字员工作的局部自动化等.以及文档检索,各类证件识别,方便用户快速录入信息,提

身份证识别:https://github.com/wenchaosong/OCR_identify 遇到一个需求,要用手机扫描纸质面单,获取面单上的手机号,最后决定用tesseract这个开源OCR库,移植到Android平台是tess-two Android平台tess-two地址:https://github.com/tesseract-ocr 本文Demo地址:http://blog.csdn.net/mr_sk/article/details/79077271 评论里有人想要我训练的数字

断断续续地折腾了大半个月,终于把身份证照片脸部识别以及OCR字体识别功能用Java实现了,需求很简单:通过摄像头所照的一张放在黑色底板上的身份证照,识别照片上身份证里面的人名和地址(OCR中文),再截取身份证上的头像用Base64编码.生成一个规定格式的XML然后把人名,地址和头像照片的编码放到XML里面. 其中用到了OpenCV, Tesseract-OCR 还有一些对BufferedImage进行图像处理的东西.代码倒也不算很复杂,但是其中几个问题的确很烧脑细胞,花了不少时间才解决(Jedi

OCR的全称是Optical Character Recognition,光学字符识别技术.目前应用于各个领域方向,甚至这些应用就在我们的身边,比如身份证的识别,交通路牌的识别,车牌的自动识别等等.本文就学习一下基于开源软件和大厂服务的文字识别效果. 关于ocr的简介,请参考博客:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9446756.html 刚入门不久,而且还是自己摸着石头过河,所以学的知识深一点,浅一点的,博客里面记录的是自己学习的过程,希望记录自己的学习之路,

#Tesseract OCR使用介绍 ##目录[TOC] ##下载地址及介绍 官网介绍:http://code.google.com/p/tesseract-ocr/wiki/TrainingTesseract3 Github源码连接: https://github.com/tesseract-ocr 开源贡献者主页 https://kevintechnology.com/ ##安装 Tesseract 语言包查看 https://www.macports.org/ports.php?by=na

在自动化测试过程中我们经常会遇到需要输入验证码的情况,而现在一般以图片验证码居多.通常我们处理这种情况应该用最简单的方式,让开发给个万能验证码或者直接将验证码这个环节跳过.之前在技术交流群里也跟朋友讨论过,有的人认为这不是在解决问题而是在回避问题.对于这种问题只能仁者见仁智者见智了,其实我是很不理解以这种"完美心态"进行自动化测试的童鞋,要将自动化测试深入到测试骨髓,每个步骤每个验证点都要进行自动化测试,不去考虑这个验证点在整个功能逻辑流程中所处的位置.所占的分量,不去考虑自动化测试投

说到OCR文字识别软件,越来越多的人选择使用ABBYY FineReader识别和转换文档,然而并不是每个人都知道转换质量取决于源图像的质量和所选的扫描选项,今天就给大家普及一下这方面的知识. ABBYY FineReader兼容支持"图像捕获"功能的扫描仪. 在ABBYY FineReader的扫描对话框中,可以选择扫描相关的选项. 注意: 1.确认你的扫描仪已连接并开启. 2.确保扫描时页面位于扫描仪的玻璃板中央.如果太斜,可能会造成无法正确转换文本. 3.典型办公文档的最佳扫描分

ABBYY FineReader 12是一款OCR图文识别软件,可从文档中复制文本.图片和表格,粘贴到其他应用程序中.无需识别整个文档(关于ABBYY FineReader识别文档的文章,请参考解析ABBYY FineReader12识别文档功能)或将其转换为可编辑格式,即可从已扫描的页面和图像中复制内容.选定的内容将复制到剪贴板,内容可以粘贴到任何支持从剪贴板粘贴的应用程序,本文将和大家一起学习ABBYY FineReader如何从文档中复制内容. 1.复制内容 步骤一:使用图像窗口中的.. 

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

Tesseract——OCR图像识别 入门篇 最近给了我一个任务,让我研究图像识别,从我们项目的screenshot中识别文字信息,so我开始了学习,与大家分享下. 我看到目前OCR技术有很多,最主要的是Asprise OCR,Tesseract OCR和Java OCR. Asprise OCR速度很快,Java实现很简单,但是它是商业的,要收费的,免费版每次都要弹出对话框,是个很麻烦的事情. Tesseract OCR是C++的,要使用cmd命令的,速度也很快,质量也很好.当然Java也是可

Tesseract Ocr引擎 1.Tesseract介绍 tesseract 是一个google支持的开源ocr项目,其项目地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract,目前最新的源码可以在这里下载. 实际使用tesseract ocr也有两种方式:1- 动态库方式 libtesseract  2  - 执行程序方式 tesseract.exe 由于本人也是python菜鸟一个,所以方式1暂时不会,只好采取方式2. 2.Tesseract安装包下载

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由云+社区运营团队发布在腾讯云+社区 前言 2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别--智能图像分享活动,活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍,并提出了相关的问题,智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问.以下就是活动分享的全部内容. 正文 在日常生活工作中,我们难免会遇到一些问题,比如自己辛辛苦苦写完的资料,好不容易打印出来却发现源文件丢了.难的收集了一些名片,却要很

1.Tesseract介绍 tesseract 是一个google支持的开源ocr项目,其项目地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract,目前最新的源码可以在这里下载. 实际使用tesseract ocr也有两种方式:1- 动态库方式 libtesseract  2  - 执行程序方式 tesseract.exe 由于本人也是python菜鸟一个,所以方式1暂时不会,只好采取方式2. 2.Tesseract安装包下载 Tesseract的relea

公司有个需求,简单点说需要从一张图片中识别出中文,通过python来实现,当然其他程序也行,只要能实现,而小编主要学习python,所以就提了python.一个小白在网上遨游了一天,终于找到一丝丝思绪,特意在此分享,希望大神提出宝贵的意见. 今天还是在学习OCR算法中,但是好像自己摸索确实比较难一点,而且python实现图片中文识别的方法还是不多,所以我打算记录一下自己学习的过程.今天看到一个菜鸟都可以用的开源项目,那就是OCR开源项目tesseract,可能对于还是菜鸟的我来说,最好不过了,可

OCR的全称是Optical Character Recoginition,光学字符识别技术.目前应用于各个领域方向,甚至这些应用就在我们的身边,比如身份证的识别.交通路牌的识别.车牌的自动识别等等.本篇就先讲一下基于开源软件和大厂服务的文字识别效果,后续会陆续讲解一下机器学习和深度学习实现的方案和原理,敬请期待吧. 还记得前一阵某小盆友拿过来一个全是图片的ppt,让我把里面的文字给抠出来(我当时很震惊!!!),随后在网上随便找了个OCR的在线文档转换软件,就给转过来了--这里面用到的技术就是O

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由云计算基础发表于云+社区专栏 前言 2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别--智能图像分享活动,活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍,并提出了相关的问题,智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问.以下就是活动分享的全部内容. 正文 在日常生活工作中,我们难免会遇到一些问题,比如自己辛辛苦苦写完的资料,好不容易打印出来却发现源文件丢了.难的收集了一些名片,却要很麻烦的

提到纸质文档—转换—文本格式—可编辑这些字眼,相信大家的第一反映都是OCR文字识别软件,如何排除错误或利用辅助信息提高识别正确率,是OCR最重要的课题,衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标无非是精确度.识别速度.用户界面的友好性.产品的稳定性.易用性及可行性等,而能够满足所有这些条件的,有一款产品:ABBYY FineReader 12做到了,而且做得非常好. ABBYY FineReader 12是市场领先的OCR光学字符识别软件,能够快速方便地将扫描纸质文档.PDF文件和数码相机的图像转换成