tessBaseAPI = new TessBaseAPI(); String path = ""; //训练数据路径 tessBaseAPI.setDebug(true);...tessBaseAPI.init(path, "eng"); //eng为识别语言 tessBaseAPI.setVariable(TessBaseAPI.VAR_CHAR_WHITELIST,...(TessBaseAPI.VAR_CHAR_BLACKLIST, "!...; // 识别黑名单 tessBaseAPI.setPageSegMode(TessBaseAPI.PageSegMode.PSM_AUTO_OSD);//设置识别模式 tessBaseAPI.setImage...(bitmap); //设置需要识别图片的bitmap String inspection = tessBaseAPI.getHOCRText(0); tessBaseAPI.end()
private String extractText(Bitmap bitmap) { try { tessBaseApi = new TessBaseAPI()...; } catch (Exception e) { Log.e(TAG, e.getMessage()); if (tessBaseApi...== null) { Log.e(TAG, "TessBaseAPI is null....TessFactory not returning tess object."); } } tessBaseApi.init(DATA_PATH...tessBaseApi.init(DATA_PATH, lang); 前面的例子都是识别英文的,所以原先的lang值为"eng",现在要识别简体中文的话需要将其值改为"chi_sim"。 ?
核心代码 @Override protected String doInBackground(Bitmap... bitmaps) { TessBaseAPI tessAPI...{ StringBuilder sb=new StringBuilder(); // 核心预设置代码 tessAPI=new TessBaseAPI...tessAPI.setDebug(true); tessAPI.init(path , "eng"); // tessAPI.setPageSegMode(TessBaseAPI.PageSegMode.PSM_AUTO...); tessAPI.setVariable(TessBaseAPI.VAR_CHAR_WHITELIST, "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789..."); tessAPI.setVariable(TessBaseAPI.VAR_CHAR_BLACKLIST, "!
Bitmap.createBitmap(bitmap, 0, 0, w, h, mtx, false); } bitmap = bitmap.copy(Bitmap.Config.ARGB_8888, true); 然后就可以使用TessBaseAPI...了: TessBaseAPI baseApi = new TessBaseAPI(); // DATA_PATH = Path to the storage // lang = for which the...TessBaseAPI 补充一下,使用TessBaseAPI必要的代码 //新建一个TessBaseAPI TessBaseAPI baseApi=new TessBaseAPI(); //初始化API
TesseratCallBack)mContext; } @Override protected String doInBackground(Bitmap... bitmaps) { TessBaseAPI...{ StringBuilder sb=new StringBuilder(); // 核心预设置代码 tessAPI=new TessBaseAPI
org.bytedeco.javacpp.Loader; import org.bytedeco.leptonica.global.lept; import org.bytedeco.tesseract.TessBaseAPI...Loader.load(org.bytedeco.tesseract.global.tesseract.class); // 初始化 Tesseract API TessBaseAPI...// 释放资源 TessBaseAPIEnd(api); lept.pixDestroy(image); } } 在这个示例中,我们使用了 TessBaseAPI
@Override public void onClick(View view) { try { TessBaseAPI...mTess=new TessBaseAPI(); //存放tessdata的文件路径 就是chi_sim.traineddata文件的位置chi_sim.traineddata
在TessBaseApi类的初始化方法中会检查你的文字库目录,代码如下 /** * datapath是你传入的文字库路径,可以看到这里在传入的datapath后加了一个"tessdata"目录 * 然后验证了这个目录是否存在...new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { TessBaseAPI...baseApi = new TessBaseAPI(); //初始化OCR的字体数据,TESSBASE_PATH为路径,ENGLISH_LANGUAGE指明要用的字体库...baseApi = new TessBaseAPI(); //初始化OCR的字体数据(Constants.BASE_PATH为字库所在路径,Constants.NUMBER_LANGUAGE..., TessBaseAPI.VAR_TRUE); //开始识别 String result = baseApi.getUTF8Text()
bitmap 要识别的bitmap * @return */ public static String getResult(Bitmap bitmap) { String result; TessBaseAPI...baseApi = new TessBaseAPI(); baseApi.setDebug(true); baseApi.init(DATAPATH, “identify”); bitmap =
三、为Python封装tesseract API tesseract提供的是C++ API(接口界面是TessBaseAPI类),最核心的函数就是TessBaseAPI::TesseractRect这个函数
main header int main(int argc, char *argv[]) { if (argc == 1) return 1; tesseract::TessBaseAPI
tesseract::TessBaseAPI *tesseractAPI; }; 在此变更集中,我们首先添加include指令以包含 Tesseract 库的基本 API 头文件,然后向MainWindow...触发此操作后,将调用新添加的插槽extractText,该插槽将使用tesseract::TessBaseAPI *tesseractAPI成员来识别已打开的图像中的字符。...strdup(setlocale(LC_ALL, NULL)); setlocale(LC_ALL, "C"); tesseractAPI = new tesseract::TessBaseAPI...我们使用表达式new tesseract::TessBaseAPI()创建它。 新创建的 API 实例必须在使用前进行初始化。 通过调用Init方法执行初始化。...,因此我们只需创建和初始化一次即可: if (tesseractAPI == nullptr) { tesseractAPI = new tesseract::TessBaseAPI
初始化TessBaseAPI实例时,请指定相应的语言名称。 当我们使用 EAST 模型检测文本区域时,检测到的区域实际上是旋转的矩形,而我们只是使用其边界矩形。 这总是对的吗?
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