2016年11月,Jeroen Ooms在CRAN发布了tesseract包,实现了R语言对简单图片的文本提取、分析功能。 利用开源OCR引擎进行图片处理,目前可以识别超过100种语言,R语言可以借助tesseract调用OCR引擎进行相应操作。 从图像中提取文本时,需要提前安装训练数据(地址:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata),系统默认为英语训练数据。在使用过程中,最好使用高对比度、低噪声、水平格式文本的图片。
转载于公众号R语言中文社区
ocr(image, engine = tesseract("eng"))
tesseract(language = NULL, datapath = NULL, options = NULL,cache = TRUE)
参数: image 图片文件路径,支持png、tiff、jpeg等格式 engine tesseract引擎,通过函数tesseract()来创建 language 训练数据的语言字符简写,默认为英语(eng) datapath 训练数据的路径,模型为系统库 options tesseract引擎的相关参数,默认为NULL,可查看文档 cache 可以使用训练数据的缓存版本,默认为TRUE
3.tesseract_download(lang, datapath = NULL, progress = TRUE) #下载训练数据 4.tesseract_info() #查看训练数据路径、可使用数据的语言格式、当前版本
参数: lang 训练数据的语言格式简写,比如英语就是eng,可查看tessdata repository. datapath 训练数据下载路径地址 progress 下载中,是否要输出下载进程,默认为输出
install.packages('tesseract')
library('tesseract')
setwd('e:/tess') # 设定工作路径
tesseract_info() #查看当前可用语言格式
text_1<-ocr('e:/tess/eng_1.jpg', engine = tesseract("eng"))
cat(text_1) #输出结果
tesseract_info() #先查看是否有中文训练数据,如果没有,需要下载安装
tesseract_download("chi_tra")
tesseract_download("chi_sim") #chi_sim和chi_tra均是中文训练数据
text<-ocr('e:/tess/chi_1.jpg', engine = tesseract("chi_sim"))
temp<-list.files(pattern='*.jpg') #处理默认路径下jpg格式图片
text<-ocr(temp, engine = tesseract("chi_tra"))
cat(text)
注释:在使用图片批量处理方法时,需要图片格式一致!
目前R软件通过tesseract包调用OCR引擎提取图片文本信息,对图片文本格式、噪声、对比度要求比较高,同时在多种语言(简体中文、英文等)混合时,提取准确度比较低,目前可以借助tesseract包实现简单图片的文本提取,同时结合jiebaR包、tm包进行文本分析与挖掘。 Github:https://github.com/tesseract-ocr
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这是一张图的输出,乱码这么多? 这是R问题,还是算法的问题? 从笔者在python那边实践来看,还是一样的不好,需要自己训练自己词库才能更好的识别,所以这也只是简单的应用了,中文还是需要自己训练一些文件才能进行识别。