原文：确保tesserocr和tesseract版本相对应！！！确保tesserocr和tesseract版本相对应！！！确保tesserocr和tesseract版本相对应！！！（可参考：https://github.com/simonflueckiger/tesserocr-windows_build/releases/tag/tesserocr-v2.2.2-tesseract-4.0.0-
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2023-11-17 17:44:23
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一、简介Tesseract是一个 由HP实验室开发 由Google维护的开源的光学字符识别（OCR）引擎，可以在 Apache 2.0 许可下获得。它可以直接使用，或者（对于程序员）使用 API 从图像中提取输入，包括手写的或打印的文本。 与Microsoft Office Document Imaging（MODI）相比，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；训练的大致流程：安装
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2024-02-26 11:52:55
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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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前言 最近在网络爬虫的验证码识别学习中，了解到了利用OCR技术识别图形验证码的一些方法，其中对于最常见的基础图形验证码(如图)可以采用tesserocr库来识别，进行转灰度、二值化等操作，它的核心是tesseract，因此在安装tesserocr之前，需要先安装tesseract。  
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2024-04-29 14:40:53
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一、配置tesseract库下载想要在VS中使用Tesseract库，必须使用经过相对应的VS版本编译过的dll以及lib。比如在VS 2013中，就必须使用在VS 2013中编译过的Tesseract库。 这里我给出经过VS 2013编译的Tesseract库， 下载地址： http://pan.baidu.com/s/1o7JqXmU 有了Tesseract库之后，我们便在VS 2013中配置
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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Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本，目前已支持60多种语言（包括中文）。 Tesseract最初由HP公司开发，后来由Google维护，目前发布在Googel Project上。地址为http://code.google.com/p/tesseract-ocr/。使用默认的语言库识别1.安装Tesse
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2024-08-13 08:20:43
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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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tesseract是一个OCR库，可以通过训练识别出任何字体，也可以识别出任何unicode字符。一、安装（本文为win10开发环境）下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/执行安装文件，一路下一步就好。安装完成需将tesseract的安装路径添加到环境变量查看版本：tesseract -v读取test.jpg文件 并把结果写入t
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2023-07-01 11:59:25
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文章目录前言Caffe parserPlugin代码部分收获 本文主要从代码层面对 TensorRT 的源码进行学习，试图从中梳理出一点实现思路以及实现细节吧。个人水平有限，主要是从这个过程中学习为主，若有理解不对的地方欢迎交流指正。注：本文并不涉及到具体功能性的介绍，例如如何一步步去添加 Plugin ， 或者一些具体的接口要如何使用等。前言TensorRT 源码部分主要开源出来了 Parse
由于tesseract的中文语言包“chi_sim”对中文手写字体或者环境比较复杂的图片，识别正确率不高，因此需要针对特定情况用自己的样本进行训练，提高识别率，通过训练，也可以形成自己的语言库。对其他语言库有兴趣的：https://github.com/tesseract-ocr/tessdatamac安装：brew install tesseract1.前期准备工作： 1. 
MAC平台下Tesseract的相关库下载及配置安装相关依赖# Packages which are always needed.
brew install automake autoconf libtool
brew install pkgconfig
brew install icu4c
brew install leptonica
# Packages required for train
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2024-07-08 22:59:31
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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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目录前言安装tesseract-ocr添加环境变量1、在path中添加2、在系統變量中添加3、验证是否添加成功添加语言包更多语言包下载示例程序前言如果你遇到了：make sure the TESSDATA_PREFIX Failed loading language \‘chi_sim那么就是语言包缺少这个！chi_sim！！！请看下面内容首先，你得找一篇文章了解tesseract-ocrTess
想要在VS中使用Tesseract库，必须使用经过相对应的VS版本编译过的dll以及lib。比如在VS 2013中，就必须使用在VS 2013中编译过的Tesseract库。 这里我给出经过VS 2013编译的Tesseract库， 下载地址： http://pan.baidu.com/s/1o7JqXmU 解压后内容如下图， 有了Tesseract库之后，我们便在VS 2013中配置环境以及包含
一、Tesseract简介Tesseract是一个开源的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本，目前已支持60多种语言（包括中文）。 Tesseract最初由HP公司开发，后来由Google维护，github地址为：https://github.com/tesseract-ocr/二、Tesser
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2024-05-21 14:43:38
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运行环境：windows7及以上x64、 安装了Tesseract-OCR工具、安装了jTessBoxEditorFX训练工具python1、首先，用批处理代码美化一下窗口界面2、第二步，选择指令的运行模式，请选择操作项目：3、找到要爬取的网站的验证码网址，粘贴到echo driver.get('【网站验证码网址】')>>getCodeFormLLSQ.py中4、完成后，把代码开始和代
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2023-07-10 19:32:31
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前两篇博客讲的都是通过调用客户端程序的方式来识别图像，但一旦要识别的图片很多的话，识别速度将很不乐观，因为频繁的打开关闭进程、频繁的访问文件都会严重影响程序的时间效率。 接下来我将介绍通过调用API的方式。刚开始以为通过API的方式只能使用C++写，因为我看过的十几篇博客中都是C++实现的，于是郁闷了很久但后来发现原来有个网站提供C#版的dll，顿时喜极而泣啊
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2024-08-03 09:19:03
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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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tesserocr是Python的一个OCR识别库，但其实是对tesseract做的一层Python API封装，所以它的核心是tesseract。因此，在安装tesseroct之前,我们必须安装tesseract。tesseract安装win10，首先下载tesseract软件（https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/），打开网站如下图
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2024-03-23 08:23:44
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