在吐血若干天后终于把整条路走通了，写出来省的后面的童鞋走弯路。 首先，强烈推荐在ubuntu下编译加调用，哪怕你最终的目标是windows也最好先在ubuntu下弄一下，因为真的可以很顺利，按照官网的步骤 一步一步的apt-get，最后make & make install就OK了。 ===================我是吃饱了你还要给我塞狗粮的分界线===============
刚刚学到验证码的识别，需要安装tesserorc利用OCR技术（光学字符识别）来进行验证码识别，在此过程遇到许多问题，现在来总结总结。安装环境：windows10+Python3+anaconda31. tesseract的安装tesserorc是python的一个OCR识别库，不过他是对tesseract做的一层python API封装，核心还是tesseract，所以要调用python的tes
opencv学习之OCRtesseract.exe的下载及安装介绍：下载地址：网盘下载地址：安装指导：1、双击.exe文件，直接点击下步即可，注意安装的环境路径！！！2、将安装的环境路径添加到windows的系统环境中，最好在用户变量的path中和系统环境的path中都做好添加。测试安装是否成功：win+R 打开cmd：输入命令：tesseract -v系统会输出版本信息即表示安装成功。pyte
基于pytesseract进行图片文字识别前言一、模块pytesseract实现图片文字OCR识别过程1.了解2.下载3.后续添加语言4.下载相应的库二、使用步骤总结 前言我有一个图片，他上面的文字我觉得对我有用，我想把它摘下来，但是，我懒，不想一个一个手巧，又不想借助其他的软件进行识别，就想自己写串代码实现图片的文字识别，怎么办呢？来瞅瞅这篇文章吧(此文章最好用于截图之类规范文章的图片)。一、模
针对工程需求精度不够，目前只能识别率为86%左右。用tesseract的深度学习可能会好一点，没搞懂怎么用？单张图片import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pytesseractimport ospytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tesseract.exe"img_
原创
2021-11-22 16:58:46
1330阅读
（3）程序实现经过 借助Tesseract软件OCR进行文本检测（1）_没有水的海绵的博客-博客的学习，相信博友对如何实现下图所示的效果有了些许猜想，通过pytesseract类中的image_to_boxes和image_to_data函数可以得到有关识别文本的位置、大小和文本内容等信息，经过一些转换便可以实现下图所示效果。而上一篇讲解的3个函数中的image_to_string的输出
一、环境配置1.1需要 pillow 和 pytesseract 这两个库，pip install 安装就好了。 pip install pillow -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
pip install pytesseract -i http://pypi.doub
原创
2022-01-06 10:17:41
649阅读
其实也不算自己写的，在网上东找找西找找，合一块问题就解决了。和谐社会的程序猿不都这样么。。上正菜。先安装pillowwindows 10上面先打开命令提示符：注：不知道为啥我装python 3.5的时候蛋疼的选择了管理员安装，所以运行命令提示符的话也需要管理员权限。怎么操作就不说了。1. 安装Pillow2. 安装pytesseract3. 再安装tesseract-ocr，注意这个很关系是文字识
# 使用Python和Pytesseract识别数字
在计算机视觉和OCR领域，Pytesseract是一个常用的Python库，它是Google的Tesseract-OCR引擎的一个封装。Tesseract-OCR是一个开源的OCR引擎，可以用于将图像中的文本转换为可编辑的文本。在本文中，我们将使用Python和Pytesseract库来识别数字。
## 准备工作
首先，我们需要安装Pyte
原创
2023-07-22 06:28:53
2028阅读
# Python pytesseract识别度不高的解决方法
## 1. 简介
在使用Python进行图像处理和文本识别时，pytesseract是一个常用的工具库。然而，有时候我们可能会遇到识别度不高的问题，特别是对于一些复杂或噪声较多的图像。本文将介绍如何解决"Python pytesseract识别度不高"的问题。
## 2. 解决流程
首先，让我们来看一下整个解决问题的流程。下面是
原创
2023-09-29 05:44:27
1471阅读
pytesseract是基于谷歌的tesseract的OCR包，支持识别一些简单的数字、字母、中文。
目录1、获取tesseract版本号2、获取语言包列表3、识别图片中的文字4、获取图片中文字的详细信息5、识别图片中的文字和位置6、识别osd信息7、识别并生成xml文件避坑指南： pytesseract是对Tesseract-OCR命令行的封装，实际上底层调用的还是tesseract可执行文件，所以在使用pytesseract前需要完成Tesseract-OCR软件安装和语言包安装，详
python开发：开源pytesseract文字识别
原创
2022-09-27 16:23:06
291阅读
Tesseract-OCR的简单使用与训练最近看到某个网站提交数据要提交验证码，用tesseract自带的识别，识别出来是什么鬼，0-9识别成了什么玩意！so决定自己训练下tesseract...1.准备工作（安装工具环境）1.下载安装tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe安装包 http://www.pc0359.cn/downinfo/55218.html2.安装jTe
# Python pytesseract识别验证码
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 下载并安装 Tesseract OCR 软件 |
| 步骤2 | 安装 pytesseract 库 |
| 步骤3 | 准备验证码图片 |
| 步骤4 | 使用 pytesseract 进行验证码识别 |
## 步骤详解
### 步骤1：下载并安装 Tes
原创
2023-09-04 16:06:08
204阅读
在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率
OCR文字识别关于OCR介绍前提准备环境配置文件创建代码实现导库定义一个文字识别类选取所需识别的文字信息执行结果乱码情况处理 关于OCR介绍“OCR 是英文Optical Character Recognition的缩写。 意思是光学字符识别，也可简单地称为文字识别，是文字自动输入的一种方法。它通过 扫描 和摄像等光学输入方式获取纸张上的文字图像信息，利用各种 模式 识别算法分析文字形态特征 可以
红外摄像头（IR camera），车的位置，灯光条件等等。我们可以做个自动检测车牌的应用，其中含有车牌的图片在距离车2-3米拍摄，光线条件模糊（ambiguous）,汽车车牌有不平行于地面的小的透视畸变。图像分割和特征提取和模式识别基础。两种主要的模式识别算法是支持向量机和人工神经网络。在这章中，我们将覆盖一下内容：1.自动车牌识别
pytesseract 识别率低提升方法 一.跟换识别语言包 下载地址https://github.com/tesseract ocr/tessdata 二.修改图片的灰度 三.结合cv2,np对于图片处理后在进行读取
原创
2021-06-04 18:02:14
1995阅读
