背景以及介绍 欲研究C#端如何进行图像的基本OCR识别，找到一款开源的OCR识别组件。该组件当前已经已经升级到了4.0版本。...为了让不同的语言均能够使用Tesseract进行OCR识别，Tesseract也是开放了API并产生了诸如Java、C#、Python等主流语言在内的封装版本。...所以目前的项目结构如下： Demo实验 环境准备 文本识别数据包准备 因为图像识别本身需要文本识别数据进行匹配，所以我们需要下载对应Tesseract官方的文本数据包： https://tesseract-ocr.github.io.../tessdoc/Data-Files 注意，针对不同版本的Tesseract-OCR（3.X和4.X底层的实现方式不同，所以文本识别数据包是不同的），我们需要找到对应的不同的文本训练数据包，官网为了更好的兼容性...这样一来，虽然该组件还比不上市面上大多数的商业OCR识别，但是我们可以使用训练数据，来训练适用于我们特定业务的文字识别（比如XX码的提取之类）
这个包据说是开源的OCR中非常好用的一个，在图像识别的领域里，tesseract-ocr引擎曾是1995年UNLV准确度测试中最顶尖的三个引擎之一。...下载 下载地址是：http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list 这里有比较全的文档、源码、语言包等必要数据。...当然我们主要是下载 tesseract-ocr-3.02.02.tar.gz 然后根据README进行配置编译。...安装方法见aclocal的安装。 ２、在执行./configure的时候发现这个还需要一个依赖包leptonica，否则无法配置。这个包可以在这里下载。查看README直接安装即可。...测试 tesseract b.png res 程序会生成res.txt 文件显示识别到的内容。 结果 测试了好多组数据，无论是规范的文字还是不规范的验证码，识别的效果都很不理想。。。
http://www.zmonster.me/2015/04/17/tesseract-install-usage.html Tesseract 是一款被广泛使用的开源 OCR 工具，本文将对其进行简单的介绍...在 1995 年 Tesseract 曾是世界前三的 OCR 引擎，而且在现在的免费 OCR 引擎中，其识别精度也仍然是出类拔萃的。...比如我们需要识别英语和简体中文，那么: sudo apt-get install tesseract-ocr-eng tesseract-ocr-chi-sim 当然了，这是通过包管理器的方式进行安装...命令行使用 这里只简单讲一下 Tesseract 识别图像的基本用法，关于训练和开发将另开新篇来专门讲述。...而我们也可以为了特定的用途而去训练产生对应的资源，这里的 "math" 是用于识别简单数学表达式的一个资源，并不是说有一种叫做 "math" 的语言。
（1）、pillow地址：https://pypi.python.org/pypi/Pillow/ （2）、tesseract地址：https://github.com/tesseract-ocr （3...）、pytesser地址：https://code.google.com/p/pytesser/ 3、安装 （1）、pillow和tesseract直接双击安装，没什么值得注意的。...第6行的import Image改为from PIL import Image 4、测试 ?...13.jpg 5、可以看到，识别并不是很精确。可以将得到的字符串转为大写，取出可能的字符，比如上面的验证码可能的字符集为 大写字母和数字，将两个字符串的大写字母和数字取出来是可以得到正确验证码的。...6、如果发现彩×××片不能识别，可以先将其转换为黑白图片再识别。
1.安装Pillow pip install Pillow 2.安装tesseract-ocr github地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 或本地下载地址...ubuntu: sudo apt-get install tesseract-ocr traineddata文件路径: /usr/share/tesseract-ocr/tessdata/ 3.安装pytesseract...解决办法： 方法1[推荐]: 将tesseract.exe添加到环境变量PATH中， 例如: D:\Tesseract-OCR,默认路径为C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR...’) 解决方法: 方法1[推荐]: 将tessdata目录的上级目录所在路径(默认为tesseract-ocr安装目录)添加至TESSDATA_PREFIX环境变量中 例如:C:\Program Files...与pytesseract模块的图片识别的方法的详细内容，更多关于python3 图片识别的资料请关注ZaLou.Cn其它相关文章！
OCR技术在印刷、打印行业应用广泛，可以快速的将纸质资料转换为电子资料。OCR能识别文字字符，当然识别数字也不在话下，而且OCR技术已经得到多年的发展，非常成熟。...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。...Tesseract在使用上也非常简单，借助于pytesseract python包，在python中使用如下寥寥几行代码就可以实现一个图片中字符的识别。...识别数字和运算符号 使用训练出的模型，进行数字和运算符号识别，识别结果包括类别以及在图像中的坐标。...有了识别出的数字和运算符号以及其坐标，我们就可以进行一系列的判断，确定运算式及其位置，这部分的逻辑也有一定的复杂度，但是相比之前的目标检测，还是简单不少。
图 3：OpenCV OCR 流程图。 现在我们已经在系统上成功安装了 OpenCV 和 Tesseract，下面我们来简单回顾一下流程和相关命令。...但是，在终端输出中，我们看到了一个注册商标 Unicode 符号，这里 Tesseract 可能被欺骗，因为 OpenCV EAST 文本检测器报告的边界框与标志牌后面的植物发生重叠。...图 9：添加了 25% 的填充后，我们的 OpenCV OCR 系统能够识别招牌中的「Designer」，但是它无法识别较小的单词，因为它们的颜色与背景色太接近了。...我们甚至无法检测到单词「SUIT」，「FACTORY」能够检测到，但无法使用 Tesseract 识别。我们的 OCR 系统离完美还很远。...如果你的文本字体与训练数据字体相差太远，那么 Tesseract 很可能无法对该文本进行 OCR 处理。 其次，Tesseract 仍然假设输入图像/ROI 已经经过恰当清洁。
还是问了下小侠叫我找下文字识别工具，经过橙c了解：市面上比较有名的OCR文字识别应该当属ABBYY FineReader，它的识别效果很好，但是是一款收费软件，并且授权书在国内一家无良软件公司。 ?...今天给大家推荐一款非常简单的OCR文字识别工具—— ? 所需工具：天若OCR文字识别工具 支持平台：Windows 就是这款--天若OCR文字识别工具 作者是“天若幽心”。...它的操作非常简单，只需要像截图一样选中要识别的区域，就会马上识别出截图中的文字。 ①打开软件，默认快捷键为F4，在任意界面按F4即可调用程序，如果和已有快捷键冲突，可以在设置里面修改。 ?...虽然它是一款个人开发的小工具，但它是通过「在线云识别」来工作的， 截图后通过网络调用百度、腾讯、搜狗、有道等大厂提供的文字识别 API 接口来完成的，并且可以自由选择所调用的借口，这些 API 的技术实力都相当强大...，所以天若 OCR 的识别成功率和正确率都很高。
本文链接：https://blog.csdn.net/solaraceboy/article/details/100525225 开源免费图片文字识别 OCR 工具 tesseract v4.1.0...目前大部分办公软件还无法实现类似的功能，因此遇到类似的问题时，我们只能自己动手解决。...Tesseract（识别引擎），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）引擎，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；如果团队深度需要，还可以以它为模板，开发出符合自身需求的OCR引擎。...识别内容为本文第一段除了标题部分内容。效果并不佳。试了一下英文资料的识别，比中文要好不少。 三 总结 3.1 Tesseract 目前对中文的识别效果并不好，不推荐使用。
，而是图片识别的问题——就是我们经常说的OCR问题，当然，Power Automate里也是支持OCR识别的，而且提供了至少3种方式： 对于第2/3种方式，涉及到在线调用Google或微软云端认知（AI...而第1种是调用本机OCR引擎进行文字识别的，一般情况下我们可以直接使用，其中使用了开源的Tesseract开源OCR引擎，但是，默认情况下仅支持英语、德语、西班牙语、法语和意大利语等5种语言： 那中文怎么办...- 2 - OCR引擎安装及使用 实际上，对于不同语言的识别，关键是能获取到Tesseract引擎的数据包，而这可以通过下载、安装Tesseract软件获得（软件下载链接见文末）。...Tesseract的安装目录下，找到tessdata文件夹，其中就有中文的数据包——chi_sim.traineddata： 有了这个数据包，接下来在Power Automate Desktop里的操作就简单了...总的来说，读取格式清洁、规范打印的图片文字，效果还不错，如下图片： 除一些带下划线、特殊符号标记等造成的干扰外，绝大部分的内容均被正确识别： 而对于本身存在一些深色背景、格式比较混杂的图片，识别效果则很差
文字，一种信息记录的图像符号，千年来承载了太多的人类文明印记。OCR，一种自动解读这种图像符号的技术，一直以来都备受关注。...在tesseract-ocr 3.0及其随后的版本发布中，也陆续支持了中文汉字的识别。...我们的OCR技术简介： 在研发印刷体字符识别技术之初，我们曾考虑基于Google的开源框架Tesseract下针对实际业务需求进行优化，但是大量的测试显示，Tesseract由于自身的算法的限制，...下面简单介绍下我们研发的OCR系统，其整体框架如（图一）所示： （图一） OCR整体 OCR系统的五大部分： 1.图像预处理：该阶段主要针对输入的图像进行局部自适应去噪...实测结果显示，该OCR有较高的准确率：中文识别准确率达99.6%，数字、符号、英文等字符的识别率达99.2%，均已达到国际先进水平。
大多数使用的 ocr 工具有谷歌开源的 tesseract-ocr(https://github.com/tesseract-ocr/tesseract) 以及百度的 ocr API。...谷歌的 tesseract-ocr 可以在本地进行安装，软件下载地址是 https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-3.05.01....exe ， 安装的时候注意选择增加中文简体语言包，否则无法识别中文。...另外一种方法就是利用百度的 ocr API，可以免费申请，使用起来比较方便，识别率相对来说也更加准确。...百度 API 还有一个优点是图片无需处理就可以进行识别，而 tesseract-ocr 一般还需要对图片进行简单的处理。
技术要点： 1）使用pillow扩展库进行屏幕截图； 2）使用多线程监听学生端连接； 3）使用TCP协议传输屏幕图像； 4）使用标准库zlib进行数据压缩； 5）使用OCR提取屏幕截图中的文字。...具体实现： 1、下载软件http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe，安装，选择语言包，基本上只选简体中文就可以了...，如果确实需要，也可以选上数学公式检测模块和中级英语。...2、安装扩展库pytesseract，参考Python使用OCR技术识别图片中的文字（入门篇），如果已安装版本较低的话，可以使用pip install pytesseract --upgrade命令进行升级...如果代码无法正常执行的话，很可能是系统环境变量path中没有包含tesseract-ocr的安装路径，添加上再重新执行代码。
训练Tesseract 大多数其他的验证码都是比较简单的。...白色背景色与深色字母之间的对比度很高。 这个验证码只做了一点点改变，就让 OCR 程序很难识别。 字母和数据都使用了，这会增加待搜索字符的数量。...字母随机的倾斜程度会迷惑 OCR 软件，但是人类还是很容易识别的。 那个比较陌生的手写字体很有挑战性，在“C”和“3”里面还有额外的线条。...如果 你觉得训练的 OCR 结果没有达到你的目标，或者 Tesseract 识别某些字符时总是出错，多 创建一些训练数据然后重新训练将是一个不错的改进方法。...前面的内容只是对 Tesseract 库强大的字体训练和识别能力的一个简略概述。
安装 Tesseract-OCR 使用 pytesseract 识别验证码 高级玩法 - 除线 简介 首先呢，简单的验证码是这样的： code.jpg 不是这样的： image.png 这里使用了...pytesseract 来进行验证码识别，它是基于 Google 的 Tesseract-OCR ，所以在使用之前需要先安装 Tesseract-OCR。...，因为 pytesserat 依赖于 tesseract-ocr ，否则无法使用 Mac brew install tesseract centos7 yum-config-manager --add-repohttps...高级玩法 - 除线 上面的知识简单的处理，在日常网络冲浪中，我们还会遇到这样的验证码： logo3.gif 这个给我们的识别增加了难度，我们要做的就是将这条线去掉。...详细代码如下： 那么我们的运行结果是这样的： bremove-logo3.gif 总结 经过这么一些折腾，我们总算是看到了我们想要的结果，但是我很遗憾地告诉你，pytesseract 还是无法识别处理过的图片
1.1 介绍 开发具有一定价值的符号是人类特有的特征。对于人们来说识别这些符号和理解图片上的文字是非常正常的事情。与计算机那样去抓取文字不同，我们完全是基于视觉的本能去阅读它们。...针对这些任务，光学字符识别（OCR）被设计成一种允许计算机以文本形式“阅读”图形化内容的方法，和人类工作的方式相似。虽然这些系统相对准确，但仍然可能有相当大的偏差。...1.2 Tesseract 科技巨头 Google 一直在开发一个 OCR 引擎 Tesseract ，它从最初诞生到现在已有数十年的历史。...它为许多语言提供了API，不过我们将专注于 Tesseract 的 Java API 。 很容易使用 Tesseract 来实现一个简单的功能。...1.3.3 展示页面 现在，让我们定义一个包含简单文件上传表单的展示页面： Upload a file for OCR: <form method="POST"
前些时间使用看到Alfred的ocr识别插件workflows插件真心不错，超实用的工具 完全胜任图片文字提取的工作。...一般专门的ocr软件我很少用 若要临时应急的话就会很麻烦 因为我需要去查找提供ocr识别服务的三方网站服务 然后进行图片上传 之后再复制内容到剪贴板。...像这种情况下有个顺手的小工具是多爽 虽然插件也是使用开源库tesseract-ocr，但是整合到随手调用这就很少有人做了。...其中3.05.02为你安装的tesseract版本号 安装workflows 下载OCR 此alfredworkflow被我简单添加了下触发关键字 cn中文,en英文 使用 ocr #默认所有中英文语言...ocr cn #指定识别中文 ocr en #指定识别英文 回车截图之后会出现消息通知（响应时间据字符长度而不定） 若内容为空 最好debug查看workflows报错信息 后续问题 自定义修改插件的时候发现有些时候输入的内容无法被
安装 Tesseract-OCR 使用 pytesseract 识别验证码 高级玩法 - 除线 简介 首先呢，简单的验证码是这样的： ? 不是这样的： ?...这里使用了 pytesseract 来进行验证码识别，它是基于 Google 的 Tesseract-OCR ，所以在使用之前需要先安装 Tesseract-OCR。使用 PIL 来进行图像处理。...，因为 pytesserat 依赖于 tesseract-ocr ，否则无法使用 Mac brew install tesseract centos7 yum-config-manager --add-repo...高级玩法 - 除线 上面的知识简单的处理，在日常网络冲浪中，我们还会遇到这样的验证码： ? 这个给我们的识别增加了难度，我们要做的就是将这条线去掉。...总结 经过这么一些折腾，我们总算是看到了我们想要的结果，但是我很遗憾地告诉你，pytesseract 还是无法识别处理过的图片，他的识别结果是这样的： ?
它可以方便地在Python中使用不同的OCR引擎进行文本识别。 PyOCR支持以下OCR引擎： Tesseract：Tesseract是一个开源的OCR引擎，由Google开发。...GOCR：GOCR是一个开源的OCR引擎，主要用于识别简单的文本和数字。 适用场景： 文字识别和提取：用于将印刷体文字从图像中提取出来，以便进行文本处理、搜索和分析。...支持多种图像格式：pytesseract可以处理多种常见的图像格式，如JPEG、PNG、TIFF等。 简单易用：pytesseract提供了一个简单的API，只需几行代码即可完成文本识别。...简单易用：python-tesseract提供了一个简单的API，只需几行代码即可完成文本识别。...简单易用：EasyOCR提供了一个简单的API，使得文字识别变得容易。只需几行代码，即可将图像中的文字转换为可用的文本。
开源 开源的OCR工具还比较多，最流行也是Google支持的是Tesseract Tesseract简介 tesseact其实全称是tesseract-ocr，是个自动识别字符的程序，项目网址是：...如果想能识别中文，可以到http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list下载对应的语言的字库文件....用java写了图片的预处理，所以拿过来试试能否提高识别成功率： 无奈安卓无法使用java.awt里面的包，所以还费了一些时间替换成android.graphics中的一些类实现相同功能。...最后的效果是，能识别一些比较规整的文字，照片的话最好只裁剪文字部分去识别（而且要照的比较清晰）。 也能识别一些简单的英文、数字验证码。...测试三 用的是http://www.cnblogs.com/muyun/archive/2012/06/12/2546693.html的例子。 这个例子很简单，不带拍照功能。另外试了一下识别率很低。
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