使用 Tesseract 主要是开源，识别效率还不错，貌似是微软在维护。 主要注意以下几点：PS楼主踩的坑 1.识别前需要做图片截取，只保留需要识别的部分 2.识别前要做图片相关的处理，比如图片二值化、文字色调反转等 3.图片放大，Tesseract对DPI300*300 以上的 图片识别效果较好 4.图片识别文字 主要代码： 1.图片截取，先截取所需系统的图片，直接识别图片可省略此步///hW
关于对使用Python中Tesseract实现图片文本识别的初步学习总结 准备工作代码示例使用方式总结扩展准备工作python的cv2库、PIL、pytesseract库 其中Tesseract的安装可以在PyCharm中直接输入import pytesseract之后PyCharm会报错，鼠标移至红色波浪线上就可以按照提示即可安装Tesseract； 当然，也可以使用pip在dos中安装（详见：
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2024-06-06 10:35:05
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机器之心发布机器之心编辑部OCR 方向的工程师，一定需要知道这个 OCR 开源项目：PaddleOCR。短短几个月，累计 Star 数量已超过 7.2K，频频登上 Github Trending 日榜月榜，称它为 OCR 方向目前最火的 repo 绝对不为过。12 月，它又带来四大新发布与升级，核心内容先睹为快：全新发布数据合成工具 Style-Text：可以批量合成大量与目标场景类似的图像，在多
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2024-05-20 12:44:43
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爬虫：验证码识别准确率（Tesseract-OCR）现在的网站为了防止人们轻易的获取登陆后的页面信息，在登陆上设置了很多的障碍，验证码就是其中的一种，所谓道高一尺，魔高一丈，人们总能想出办法来予以应对，但是，应对的成本可能在不断加大，这在一定程度上提升了反反爬虫的门槛。本文的目的在于验证Tesseract对普通验证码图片的识别准确率，以便为后续的工作做准备。Tesseract是一个开源
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2024-05-16 01:58:55
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Python--图片文字识别--Tesseract1、tesseract介绍Tesseract，一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR（Optical Character Recognition , 光学字符识别）库，目前由谷歌赞助，它可以通过训练识别出任何字体，我们可以不断的训练的库，使图像转换文本的能力不断增强；2、tesseract安装 &nbs
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2024-05-25 20:14:45
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Tesseract是什么OCR即光学字符识别，是指通过电子设备扫描纸上的打印的字符，然后翻译成计算机文字的过程。也就是说通过输入图片，经过识别引擎，去识别图片上的文字。Tesseract是一种适用于各种操作系统的光学字符识别引擎，最早是hp公司的软件，2005年开源，2006年后由google一直赞助Tesseract开发和维护。2006年，Tesseract被认为是当时最准确的开源OCR引擎之一
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2024-03-20 13:06:52
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何为Tesseract？Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发，至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。然而，HP不久便决定放弃OCR业务，Tesseract也从此尘封。数年以后，HP意识到，与其将Tesseract束之高阁，不如贡献给开源软件业，让其重焕新生。在2005年，Tesseract由美国内华达州信息技术研究所获得，并委托Google对其进行
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2024-04-12 23:52:03
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主题概要Tesseract-OCRTesseract-OCR训练工具编辑时间新建20161008更正训练步骤序号20161225序号参考资料1://vietocr.sourceforge.net/training.html2最近参加了一个人工智能的竞赛，主要完成的工作是扫描识别广告牌、包装盒上的文字，包括中文、英文、和数字，后续会有些编辑、翻译的功能。 先看几张要识别的样张：第一张是比较
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2024-03-25 16:04:35
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目录Tesseract OCR的安装与配置基于Pytesseract的字符识别条形码检测与识别基于百度AI的智能图像识别通用物体识别车牌识别 文末寄语Tesseract OCR的安装与配置Tesseract OCR可以跨平台应用于Windows，Linux，macOS等不同操作系统。博主用的是windows10操作系统。Tesseract OCR的官网：Tesseract OCR下载。下
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2024-08-28 10:18:34
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阻碍我们爬虫的有时候正是在登录或者请求一些数据时侯的图形验证码，因此这里我们讲解一种能将图片翻译成文字的技术。将图片翻译成文字一般被成为光学文字识别（Optical Character Recognition），简写为OCR。实现OCR的库不是很多，特别是开源的。因为这块存在一定的技术壁垒（需要大量的数据、算法、机器学习、深度学习知识等），并且如果做好了具有很高的商业价值。因此开源的比较少。这里介
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2024-04-19 13:22:46
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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.or
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2023-12-19 15:59:53
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有个邪恶的需求，需要识别验证码 ，手输几千遍得残了，所以有了这篇小文章，顺便向帅气的Tesseract-OCR致敬，它果然和传说中的一样牛x！ 首先，到google code下载Tesseract-OCR的dll和相关语言包。 下载下来后，把dll导入到自己项目里，把语言包解压缩到debug目录下（哪儿都行，但是要有访问权限，然后记下这个目录，后面要用它配置tesseract-ocr）。 然后就可
ocr优化相关问题（一）提高OCR准确度方法1.检查图像质量： 我们首先要确保原始图像是可见的，以便它们可以获得更好的结果。2.选择最好的OCR模型： OCR主要负责理解给定图像中的文本，因此有必要选择能够更好的检测和识别的模型，来处理图像3.将图像缩放到合适的大小：我们尝试将图像缩放到大约300 dpi的标准尺寸，低于此尺寸的图像都会产生不清晰的结果，而高于600 dpi的图像会使输出文件变大而
环境vs2008 c++写本文的时候，tess已经4.0，但是因为不再支持vs2008，我只能找到支持我IDE最后一个版本，3.0.2，庆幸它支持识别中文。为什么不用vs2015，因为他要用到stdint.h(是c99中引进的一个标准C库的文件)，我不要，因为升上去，字符集会变化，我代码量太多，改动太大对生产系统有风险，无法在有限的时间完成全量测试。因为我要用api，分为几步：1、下载到了2017
一步一步来按照官网的步骤来做，由于我用的tesseractORC3.01版本，官网最新的版本是3.02，加上我的英语水平不高，所以可能有点误差和不同，但是我最终生成的样本识别库是有提高识别率。我的系统环境是Win7。1.安装tesseractORC3.01和从官网下载jTessBoxEditor，准备样本图，有10张是最好的，格式我只尝试过jpg和tif，都是可以的。2.把样本图通过jTessBo
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2024-03-30 08:53:47
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tesseract-ocr有2和3两个版本，不同版本训练方法稍有不同。第3版本的训练方法官版教程在这里：TrainingTesseract3第2版的训练方法官版教程在这里：TrainingTesseract我使用的是最新的3.01版本的。训练所需准备：1.下载并安装3.01版本的tesseract。事实上并不需要安装这步骤，我下载的是压缩包版，解压即可，这里我解压到E:\Tesseract-ocr
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2024-03-05 23:52:22
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介绍tesseract训练，使用。着重说明了一些训练、使用当中的易错点。希望能给大家一些帮助。
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
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2024-05-24 22:14:48
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本文主要向大家介绍了在linux系统运维下安装tesseract教程，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习Linux运维知识有所帮助。centos下安装：
centos7安装依赖库
安装centos系统依赖
yum install -y automake autoconf libtool gcc gcc-c++ yum install -y libpng-devel libjpeg-devel
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2024-08-18 22:58:52
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目录一、Tesseract安装及jTessBoxEditor下载二、开始项目三、主文件夹说明四、项目总操作步骤1.creat_data文件夹下操作（获取数据）2.data_merge文件夹下操作（合并数据）3.train文件夹下操作（训练）五.总结1.随机序列问题2.命令行创建txt文本问题参考链接一、Tesseract安装及jTessBoxEditor下载参考：本项目链接中也有对应安装包。Pyt
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。https://github.com/tesseract-ocr/tessdatahttps://github.com/tesseract-ocr/te
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2024-05-21 11:51:59
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