使用默认的语言库识别 1.安装Tesseract
从
http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list下载Tesseract，目前版本为Tesseract3.02。因为只是测试使用，这里直接下载winodws下的安装文件tesseract-ocr-setup-3.0
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2024-03-25 16:16:00
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谷歌的开源框架 tesseract-ocr可以帮助我们进行识别图像，文字等等，tesseract可以识别多种语言(一些常用的语言)，多种图片格式，非常强大。
首先体验一下tesseract的强大功能，先安装 tesseract_ocr ,下载地址为http://code.google.com/p/tesseract-ocr/，请务必下载3.0.1版本，我前面下的最新3.0.2版本，生成
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2024-05-19 20:24:38
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# 使用Python Tesseract训练工具的指南
在计算机视觉和图像处理领域，光学字符识别（OCR）是一个重要的技术。Tesseract是一个流行的OCR引擎，能够从图像中提取文本信息。对于那些希望自定义OCR的开发者来说，Tesseract提供了训练工具。本文将指导你如何使用Python Tesseract训练工具。
## 流程概述
在开始之前，我们首先概述一下训练的基本步骤，如下表
原创
2024-09-20 05:43:50
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文章目录1.Linux入门1.1.Linux CentOS7的网络设置1.2.虚拟机的快速克隆1.3.虚拟机的快照2.Linux常用操作2.1.Linux常用基础命令（一）2.2.Linux常用基础命令（二）2.3.Linux的输入输出错误重定向2.4.Linux下的目录分类与作用2.5.虚拟机与外部物理机时间同步2.6.Linux编辑器vi的使用2.7.Linux的用户管理与组管理2.8.Li
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2024-05-02 16:35:36
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##前言 其实就是用到tesseract-ocr这个引擎来识别，只不过我们需要做一些在此之前的工作 将图片用pillow进行初步处理，将图片中的验证码显示的清晰一些，关于这些教程可以查看我的另一篇文章（现在还没写） 然后用tesseract-ocr将处理完的图片进行识别，当然不训练tesseract-ocr是不行的，还需要对其进行训练，后面我会说明怎么训练windows 平台1.安装######安
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2024-08-07 17:20:28
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这些天由于工作需要，需要对验证码进行识别，当然验证码识别是老问题了，这里介绍了google开源项目Tesseract-OCR3.01对于验证码的识别。对于这款开源项目，要想彻底搞清楚这款开源OCR软件的来龙去脉，还得看Google开源项目的说明：http://code.google.com/p/tesseract-ocr/wiki/TrainingTesseract3，这里就不罗嗦了。我使用的是最
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2024-05-27 18:25:02
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tesseract-ocr介绍光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别，获取的过程Tesseract - 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，Tess
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2024-04-01 02:16:46
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训练步骤： 以前我以为训练就是通过将官方提供的中文字库将不准确的字库进行调整，然后达到自我修定这样的一个过程,其实是错了，所谓的训练其实就是制作一种新的语言而以。由于模拟器上的字体多变，官方提供的中文字库（训练好的字库）识别率很低，也不一定符合我们的要求，于是我们将制定自已的字库文件 首先需要找到相应的中文汉字大全，我在测试中在网上找到一个汉字库，不是很全。主要做为demo演示一下效果
在使用tesseract-ocr进行字符识别时，我们使用了官方提供的字库，例如英文字库、中文字库，但这些字库并不一定能满足我们所有的需求。当tesseract提供的字库中没有我们识别的那种字体时，就会出现识别错误的问题，这个时候就需要训练自己的字库进行训练了。我们可以制作出识别车牌的车牌字库、识别身份证号的身份证字库。1 下载并安装jTessBoxEditorFX注意jTessBoxEditor有
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2024-03-27 06:20:16
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python爬虫学习笔记 3.9 （了解参考：训练Tesseract）参考阅读：训练Tesseract要使用 Tesseract 的功能，比如后面的示例中训练程序识别字母，要先在系统中设置一 个新的环境变量 $TESSDATA_PREFIX，让 Tesseract 知道训练的数据文件存储在哪里，然后搞一份tessdata数据文件，放到Tesseract目录下。在大多数 Linux 系统和 Mac
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2023-12-12 12:29:26
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今天小编来给大家针对这个教大家Mac运行速度慢解决办法的问题来进行一个介绍，毕竟当下也是有诸多的小伙伴对于教大家Mac运行速度慢解决办法这个问题非常的重视的，下面大家可以看下具体的详情1、对于一些早期购买的 Mac 电脑，硬件的性能都不及当前的 Mac 电脑，所以在当下运行的话，尤其是在升级了最新的系统以后，会越发的慢。2、内存容量太小：内存容量的大小关乎着电脑整体运行的速度，当同时打开的应用软件
cacti也安装部署了很多次，而每次部署完之后，却都没有做一个总结，当再次部署之时，又有些遗忘，还得查找一些有用的资料，这次部署了一次，顺便也写个总结文档，方便以后再次需要!!!!本次部署按照最简洁要求部署。Cacti版本：cacti-0.8.7g 系统版本：Centos-5.5-2.6 i386平台一、安装cacti所需要的
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.u
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2024-03-29 10:25:20
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/*
1、for循环的语法机制以及运行原理？
语法机制：
for(初始化表达式; 条件表达式; 更新表达式){
循环体; // 循环体由java语句构成
java语句;
java语句;
java语句;
java语句;
....
}
注意：
第一：初始化表达式最先执行，并且在整个循环中只执行一次。
第二：条件表达
1.tf（transform）当机器人的＂眼睛＂获取一组数据，关于物体的坐标方位，但是相对于机器人手臂来说，这个坐标只是相对于机器人头部的视觉传感器，并不直接适用于机器人手臂执行，那么物体相对于头部和手臂之间的坐标转换，就是tf。坐标变换包括了位置和姿态两个方面的变换，ROS中的tf是一个可以让用户随时记录多个坐标系的软件包。tf本质是树状的数据结构，所以我们通常称之为"tf tree"，维护各个
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2024-07-16 18:33:32
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1.有没有遇到需要switch一个枚举的每一个枚举类值时不断的打case，break，那你一定会觉得那是传很痛苦的事，换一种方式吧，在代码 行中直接打入switch这时按TAB键既可自动完成switch块。光标自动定位到待选择的变量上，打入枚举变量后直接按下键头既可生成该枚举全部的 case块代码。
2.平时打开ASPX页面时往往要等半天，可以在【工具】->【HTML设计器】中去掉“启用H
最近工作需要，要对特定字体准确识别，用官方下载的eng识别库，错误率比较高，不能满足要求，所以就踏上了训练字库的征程，我说下我寻找的几种训练方法注意： Tesseract-OCR 和 Tesseract 不是同一个东西1. Tesseract-OCR手动训练，需要自己生成或收集样本图片，然后用jTessBoxEditor手动纠正识别错误的地方，然后敲命令生成各种文件，总体来说太慢太麻烦，容易出错，
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2024-05-25 14:49:28
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所需要的工具：Tesseract4.0（windows版本于2017年1月30号发布），据说windows版本会有很多诡异的Bug；java7以上版本，为安装jTessBoxEditor做准备；jTessBoxEditor，用于标定数据，此软件依赖于java；准备一些需要识别的目标图片，应该能够覆盖所有需要识别的字符； 训练新字体对图片的预处理和要求：同tesseract OCR识别对图
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2024-03-23 09:19:07
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解决tesserocr无法安装准备环境**下载安装tesseract**安装刚才错误的语言包安装tesserocr 今天学习识别图形验证码需要安装tesserocr这个库，下面介绍下tesserocr； tesserocr是Python的一个OCR识别库，但其实是对tesseract做了一层Python Api的封装，核心还是tesseract，所以在安装tesserocr之前，需要
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2024-04-02 09:36:08
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征地档案数字识别研究与应用1 永州市自然资源与规划勘测事务中心 湖南 永州425000摘要：针对征地档案数据整理建库工作中界址点坐标电子数据缺失现象，当前主要通过人工识别档案资料并且将坐标数据抄录进入数据库的方式，但是存在工作效率低下、审核成本高等问题。为提高征地档案数据整理建库工作效率，本文基于Tesseract训练机制，在此基础上开发数字识别程序实现永州市经济技术开发区征地红线图中
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2024-08-07 09:07:16
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