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Tesseract-文字识别工具

背景 最近在准备一个爬虫项目,准备阶段了解到一个文字识别工具,用在验证码方面很方便。 现在主力开发机是mac,本文流程都是基于mac。...语言库 作为文字识别工具,需要安装识别的语言库。 下载需要的语言之后,放到/usr/local/Cellar/tesseract/3.05.01/share/tessdata路径下。...默认使用 # 默认使用eng(英文)文字库,imgName是图片地址,result是识别结果 tesseract imgName result 指定语言 //指定使用简体中文 tesseract -l.../img/1.jpg") # 使用默认字符集(英文)识别图片 text0 = pytesseract.image_to_string(image0) # 使用默认字符集(中文)识别图片...891524629631_.pic.jpg 识别结果: 2018年清明节工作 日历女口下图二 可见,英文识别还可以,中文适应度不是很高。对于左右结构的字识别能力较差。

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基于Tesseract组件的OCR识别

项目结构 Tesseract本身由C++编写并开源在Github,在3.X版本中,Tesseract识别模式为字符识别,该种识别方式识别能力较低,所以在后来的4.X版本中,引入了LSTM(Long short-term...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...Tesseract支持我们使用的自己的数据进行识别训练。

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python文字图像识别tesseract

[AI测试]python文字图像识别tesseract 七夕了,咱来学点知识!...tesseract-OCR是一个开源的OCR引擎,能识别100多种语言,专门用于对图片文字进行识别,并获取文本。但是它的缺点是对手写的识别能力比较差。...可以识别的语言列表:https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Data-Files-in-different-versions.html (这么多叉叉把我看迷了)...简单的github搜索: 经过多方面的考察,发现: 「Tesseract OCR」 优点:支持补充训练 缺点:中文识别巨差!巨差!...(暴躁怒吼声) 「EasyOCR」 优点:ocr识别还可以,优于一般开源模型 缺点:识别速度很慢,不支持训练 「Paddle OCR」 优点:可以补充训练,ocr识别效果好,执行速度快,文档齐全,资料多

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Python通过Tesseract库实现文字识别

机器视觉 从Google的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机,机器视觉一直都是一个应用广泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。 这里我们将重点介绍机器视觉的一个分支:文字识别。...介绍如何用一些Python库来识别和使用在线图片中的文字。...虽然有很多库可以进行图像处理,但是这里我们只介绍Tesseract库。 Tesseract Tesseract是一个OCR库,目前由Google赞助。...Tesseract是目前公认最优秀、最精确的开源OCR系统。除了极高的精确度,Tesseract也具有很高的灵活性。它可以通过训练识别出任何字体,也可以识别出任何Unicode字符。...识别结果的准确率还是挺高的。 通过Python代码实现 英文: ? 中文: ?

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Ubuntu的OCR识别软件包Tesseract

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。...当然,如果图方便也可以直接在ubuntu中用apt来下载: $sudo apt-get install tesseract-ocr 安装 基本上按照README 的提示去做就可以了,不过有两点需要注意:...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。。。

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Android使用Tesseract-ocr进行文字识别

前言 Tessseract是一款由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。能够支持中文十分难得。...虽然其识别效果不是很理想,但是对于要求不高的中小型项目来说,已经足够用了。 Tesseract-OCR下载地址 文字识别一般都用的tesseract-ocr。...GitHub:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 我们今天在Android上应用推荐的有个tess-two GitHub:https://github.com...) GitHub: https://github.com/tesseract-ocr/tessdata 演示效果 ?...上图中,整张图进行识别,我感觉效果还可以,如果前置用OPENCV做图像的预处理后,可能效果会更好。 代码实现 首先下载tess-two和字体库 ? ? 下载完成到我们的目录中 ?

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使用Tesseract-OCR训练文字识别记录

初步识别工作 准备几张图片 把这几张图片传到安装tesseract的机器上 [root@docker01 test01]# ll 总用量 24 -rw-r--r-- 1 root root 1829...批量识别所有内容 [root@docker01 test01]# for i in {1..5};do tesseract $i.gif out....保存  然后进行一张图片修正  若识别到的图片的文字与图片上一样,即可继续下一张图片识别 表中无内容 部分图片可能由于背景颜色关系,导致此张图片无法识别,可跳过继续下一张识别。...识别一半 例如以下图片,四个字符,只被分割成两个  此时,可以用到分割识别框以及调整识别框位置的功能  调整后的图形  Run Tesseract for Training 产生字符特征文件(*.tr...若识别到的图片的文字与图片上一样,即可继续下一张图片识别 表中无内容 ? 部分图片可能由于背景颜色关系,导致此张图片无法识别,可跳过继续下一张识别

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OpenCV Python + Tesseract-OCR轻松实现中文识别

安装opencv-python开发包 pip install opencv-python 安装Tesseract-OCR Python SDK支持 pip install pytesseract 下载Tesseract-OCR...然后在环境变量中添加 C:\Program Files\Tesseract-OCR 03 验证与测试 安装与配置好OpenCV-Python与Tesseract-OCR之后,需要进一步通过代码验证正确性...Tesseract-OCR介绍 开源的OCR识别引擎,高版本识别基于LSTM,其整个处理流程如下: ?...必输入的参数是image,其它可选 英文与数字识别 Tesseract-OCR默认支持英文与数字识别,有输入图像如下: ?...中文识别 默认情况下Tesseract-OCR不支持中文识别,需要下载中文识别的模型文件,然后放置到安装路径的tessdata目录下: C:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata

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数字识别

上篇的内容最后一个案例代码,其实来自官方的手写数字识别案例教程,我自己基于里面的内容自己删减了一些。...这里主要讲一下里面的数据集,sklearn自带了很多数据集,在安装包的data里面,就有手写数字识别数据集。 虽说是数字识别,不过这个数据集里面并没有实际图片。...这里的数字识别核心的可以分为下面几步: 第一步:创建分类器模型 简单理解,可以看作一个映射函数,传入一个数据,就可以返回一个结果给你。...,不过识别前都会通过测试数据测试一下,先看看准确率怎么样,确定效果还不错,就可以用来测试没有见过的数字图片了。...2.从图片文件夹中将所有数字图片读取出来 这里只是做了数字图片的读取,所以只能识别数字。 3.定义一个单张图片匹配的方法。

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Mac下Tesseract-OCR文字识别新手使用入门

简单介绍一下Tesseract的历史,其最早由HP实验室在1985年研发,10年后,也就是1995年已经是业内最准确的识别引擎之一了,但是HP后来放弃了OCR业务,不过好消息是后来HP决定反正不用,不如开源出来...还不行,因为Tesseract是一款OCR引擎,要识别文字,一定要有语言库,Tesseract能够识别100多种语言,语言库是比较大的,它不会一开始就都帮你安装了,需要你按需安装,它甚至连英语语言包都没有默认安装...准备一张英文图片,比如: 放在下载目录,命令行 cd Downloads 进入下载目录,然后输入: tesseract test.png out 识别完成后会在下载目录多处一个out.txt的文件,里面包含识别出的文字...下面我们来识别中文,准备一张中文图片: 输入: tesseract test.png result -l chi_sim 也可以正确识别出来(识别后的文件为result.txt): 惊不惊喜,意不意外...Tesseract用来识别英语或者类似的文字比较厉害,但是识别汉字这种象形文字就比较差了,不过还有得救,我们可以训练它,这就是Tesseract训练相关的知识了,之后再讲。

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使用 Python 和 Tesseract 进行图像中的文本识别

这时,自动化的 Optical Character Recognition(OCR,光学字符识别)技术就能派上用场。...本文将介绍如何使用 Python 语言和 Tesseract OCR 引擎来进行图像中的文本识别。...Tesseract OCR: 可以从 Tesseract GitHub 页面 下载并安装。 Python: 推荐使用 Python 3.x 版本。 PIL: 可以通过 pip 安装。...文本识别:使用 pytesseract 的 image_to_string() 函数进行文本识别。 输出结果:最后,我们打印出识别到的文本。 应用场景 文档自动化:批量处理扫描的文档或表格。...自动测试:在软件测试中自动识别界面上的文本。 总结 通过这篇文章,我们学习了如何使用 Python 和 Tesseract 进行图像中的文本识别。这项技术不仅应用广泛,而且实现起来也相对简单。

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基于keras的手写数字识别_数字识别

一、概述 手写数字识别通常作为第一个深度学习在计算机视觉方面应用的示例,Mnist数据集在这当中也被广泛采用,可用于进行训练及模型性能测试; 模型的输入: 32*32的手写字体图片,这些手写字体包含0~...9数字,也就是相当于10个类别的图片 模型的输出: 分类结果,0~9之间的一个数 下面通过多层感知器模型以及卷积神经网络的方式进行实现 二、基于多层感知器的手写数字识别 多层感知器的模型如下,其具有一层影藏层...x_test, y_test) # 从Keras导入Mnist数据集 (x_train, y_train), (x_validation, y_validation) = loadData() # 显示4张手写数字图片....] - ETA: 0s 10000/10000 [==============================] - 1s 112us/step MLP: 98.07% 三、基于卷积神经网络的手写数字识别

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