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.

在使用语音库时候 遇到报错:allow_blob_division,例如使用chi_sim.traineddata;在chi_sim.traineddata(注意版本)文件目录下,使用命令行执行: combine_tessdata -e chi_sim.traineddata chi_sim.config 执行完后,在目录下出现chi_sim.config的文件,打开该文件:在allow_blob_division        F这一行的前面加#,注释掉 即:# allow_blob_divi

解决方法:(原文地址http://stackoverflow.com/questions/14800730/tesseract-running-error) $ wget https://tesseract-ocr.googlecode.com/files/eng.traineddata.gz $ gunzip eng.traineddata.gz $ sudo mv -v eng.traineddata /usr/local/share/tessdata/

pytesseract.pytesseract.TesseractError: (1, 'Error opening data file /usr/local/share/tessdata/chi_sim.traineddata Please make sure the TESSDATA_PREFIX environment variable is set to your "tessdata" directory. Failed loading language \'chi_sim\'

参考:https://groups.google.com/forum/#!msg/tesseract-ocr/MSYezIbckvs/kO1VoNKMDMQJ V4版本代码示例 : import pytesseract from PIL import Image as img text = pytesseract.image_to_string(img.open('src2\B1.jpg'), lang='teld+chi_sim', config='--psm 3 --oem 1') prin

简介: 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. Tesseract:开源的OCR识别引擎,初期Tesseract引擎由HP实验室研发,后来贡献给了开源软件业,后经由Google进行改进,消除bug,优化,重新发布. 链接: gali8/Tesseract-OCR-iOS(github地址) github官网推荐使用方法 Tesseract OCR(光学字符识别)教程 Q&A: Q1.关于语言库错误: E

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

一个项目只需要tesseract traineddata 中的数字部分. 实现过程简单说就是解包,去掉多余,再打包.利用了tesseract的dawg2wordlist  /  wordlist2dawg 和 combine_tessdata 这三个命令. 首先解包: 这里需要用到Tesseract安装包,而不是源码.在Tesseact-OCR文件夹下运行 combine_tessdata -u tessdata/eng.traineddata d:/temp/eng. 得到一堆零件: 看到最大

tesseract是google的一个开源OCR项目,项目地址已经迁移到github(现在 2016/09),地址 https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 首先使用git将代码clone到本地.使用最新的commit, SHA-1: c943fc1a339d6378f34cccf4ff96949adb2f37ec 编译步骤参考 https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Compiling 下面是详

到http://download.csdn.net/detail/wanghui2008123/7621567下载中文简体包 然后找到tessdata目录,把eng.traineddata替换为chi_sim.traineddata,并且把chi_sim.traineddata重命名为eng.traineddata ok,现在中文识别基本达到90%以上了 本文参考:http://www.aichengxu.com/view/9506028

Background. AOI software needs to use the OCR feature to recognize the texts on the chips. Because our vision software is based on OpenCV, so the first choice is text module in opencv_contrib. Procedures. 1. OCR module is not in standard OpenCV packa

tesseract-ocr 第一课 前言 据网上介绍tesseract-ocr性能不错,并且可以支持识别中文了.于是尝试一下.   安装 1.下载地址: https://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list     1.介绍 论文地址:http://tesseract-ocr.googlecode.com/svn/trunk/doc/tesseracticdar2007.pdf     Tesseract OCR引擎是HP研究所生产的.包括

众所周知,这是一个出色的字符识别软件.这个开源项目可以在http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list下载. 在使用时,建议使用3而不要使用2,因为一些原因,2虽然可以直接用在工程,但是由于一些显而易见的BUG和其他原因,多导致程序无法运行甚至崩溃.所以建议使用命令行版本的3 . 除了下载tesseract安装程序以外,还可以在下载页面下载一些语言库,当然,也可以在安装过程中选择一些语言库来进行安装. 一.训练 在很多时候,默认的字库等

相关源码.资源下载:http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list 训练步骤: 1.  Generate Training Images:生成tif图像文件(简单的几个汉字): 如:ABC.Roman.exp0.tif([lang].[fontname].exp[num].tif) 2.  Make Box Files:由上tif图像文件生成box文件:由tesseract.exe生成box文件:打开生成的box文件,修改其中不正确的部

--------------------------------------------------低调的分割线--------------------------------------------------- Linux下有两个重要的编程准则,甚至是设计哲学,就是:模块原则(使用简洁的借口拼合简单的部件)和组合原则(设计时考虑拼接组合).在Linux 下面有无数个小程序,体积小,功能简单.但是当我们将它们按一定的方式组合起来以后,它们 几乎无所不能.命令行的一个很大的好处就是方便组合.试想

本文是对tesseract-ocr 使用的进一步技术升级说明,使用默认的识别库识别率比较低怎么办? 不用着急,tesseract-ocr本身的工具中提供了使用你提供的素材进行人工修正以提高识别率的方法.下面我们就来看一下. 参考: http://my.oschina.net/lixinspace/blog/60124 1    下载并安装3.02版本的tesseract 2     如果你的训练素材是很多张非tiff格式的图片,首先要做的事情就是将这么图片合并(个人觉得素材越多,基本每个字母和数

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

Atititi tesseract使用总结 消除bug,优化,重新发布.当前版本为3.02 项目下载地址为:http://code.google.com/p/tesseract-ocr. Windows cmd命令行使用Tesseract-OCR引擎识别验证码: 1.下载安装Tesseract-OCR引擎(3.0版本+才支持中文识别) tesseract-ocr-setup-3.01-1.exe. 下载完后进行安装,默认情况下安装程序会给你配置系统环境变量,以指向安装目录(之后可以通过DOS界面

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

网上搜集了不少资料,发现目前Tesseract转移到了Github上,因此下载方式和以前略有差别,下文是参考了诸位达人(再此表示感谢)和自己的实际操作过程形成的.(1)首先安装依赖的leptonica库:wget http://www.leptonica.com/source/leptonica-1.72.tar.gztar -xvf leptonica-1.72.tar.gz  cd leptonica-1.72./configure && make && make in

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