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我关于tesseract 4.1和leptonica 1.74编译安装的笔记

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简介:
本篇笔记详细记录了作者在使用Tesseract OCR引擎4.1版本与Leptonica库1.74版本进行编译及安装过程中遇到的问题、解决方法以及最终配置心得。 文件详细描述了如何使用CMake和VS2019编译tesseract 4.1和leptonica 1.74,并包括用tesseract进行OCR简单测试的代码。

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  • tesseract 4.1leptonica 1.74
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    本篇笔记详细记录了作者在使用Tesseract OCR引擎4.1版本与Leptonica库1.74版本进行编译及安装过程中遇到的问题、解决方法以及最终配置心得。 文件详细描述了如何使用CMake和VS2019编译tesseract 4.1和leptonica 1.74,并包括用tesseract进行OCR简单测试的代码。
  • tesseract-5.3.2leptonica-1.83.1在vs2019下比较
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    本文档对比了Tesseract 5.3.2与Leptonica 1.83.1在Visual Studio 2019环境下编译的步骤和遇到的问题,为开发者提供详细指导。 tesseract-5.3.2源码编译需要包含leptonica-1.83.1、jpeg、nasm、tiff等相关库的源代码。此外,在Visual Studio 2019中成功编译后的sln工程项目仅提供dbug版本,若需构建release版本,请参考相关文档自行完成编译过程。
  • Tesseract-3.04与Leptonica-1.71在VS2010下器.zip
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    本资源提供Tesseract 3.04和Leptonica 1.71在Visual Studio 2010环境下的编译解决方案,方便开发者快速构建和使用OCR引擎。 1. tesseract-3.04 和 Leptonica-1.71 可以在 vs2010 下编译通过。 2. 代码目录为 D:\code\ocr,如果不在这个目录下可能会出现找不到库文件的问题。 参考相关资料可以进一步了解。
  • Tesseract离线包(含leptonicatesseract及中英文训练数据)
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    本资源提供Tesseract OCR引擎及其依赖库Leptonica的离线安装包,包含英语和中文等多种语言的训练数据,便于用户快速准确地进行文字识别。 Tesseract OCR(光学字符识别)是一个开源的OCR引擎,可以从图像中提取并转换文本内容。凭借其强大的文字识别能力、广泛的语言支持以及灵活的自定义训练功能,在各种应用场景下得到了广泛应用。 此离线安装包包含了Tesseract的核心组件、Leptonica图像处理库以及中英文训练数据,使得用户可以在没有网络连接的情况下完成完整安装。 Leptonica是Tesseract的重要组成部分之一,它是一个专门用于图像处理和分析的库。该库提供了大量函数来操作图像,如旋转、缩放、比较及颜色空间转换等。这些功能对于预处理图像以提高OCR识别准确性至关重要。在本安装包中,`leptonica-1.76.0.tar.gz`文件包含了Leptonica的源代码,用户可以通过编译这个源码来安装该库。 `tesseract-4.0.0-beta.3.tar.gz`是Tesseract OCR引擎的源代码包。此版本引入了深度学习技术,显著提升了识别精度,特别是在处理复杂布局和字体时的效果更佳。通过解压并按照官方指南编译、安装这个文件,在本地系统上搭建OCR服务。 Tesseract的训练数据文件位于`tessdata`目录中,这些预设模型用于识别特定语言的文字信息。本包内含了中英文的训练数据,意味着用户可以直接使用Tesseract来识别这两种语言的文本内容。每个训练数据文件通常以`.traineddata`为扩展名,并对应一种语言或特定字符集。 离线安装的优势在于无需互联网连接即可完成全部步骤,这在受限网络环境或者对数据安全有较高要求的情况下特别有用。一般而言,安装过程包括以下几步: 1. 解压`leptonica-1.76.0.tar.gz`和`tesseract-4.0.0-beta.3.tar.gz`。 2. 配置并编译Leptonica。 3. 在完成Leptonica的安装后,配置并编译Tesseract,并指定其路径为已安装的Leptonica位置。 4. 将`tessdata`目录复制到Tesseract的数据文件夹中,以确保它能够找到所需的训练数据。 5. 安装完成后,在命令行测试Tesseract的功能。例如识别一个包含中英文的图像。 通过这个离线安装包,用户不仅可以快速部署OCR服务,并且可以充分利用其与Leptonica结合的强大图像处理能力以及对中文和英文文本的高度准确性的优势。这对于开发者构建基于OCR的应用程序来说非常便利,无论是简单的文本提取还是复杂的文档解析都能轻松应对。
  • 京东Traffic Server
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    这是一篇记录作者在使用京东Traffic Server过程中的心得体会和技术总结的笔记,旨在分享经验和帮助他人解决相关问题。 Traffic Server通常作为CDN代理使用,在文档中包含了大量关于Traffic Server的内容,包括源码分析以及一些插件开发的相关内容。
  • TesseractLeptonica库在VS2010中应用比较
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    本文章将对比分析Tesseract与Leptonica两个开源库在Visual Studio 2010环境下的应用特点及性能表现,为开发者提供选择建议。 使用VS2010编译的Tesseract库和Leptonica库可以进行文字识别。
  • Tesseract 4.1cppan.yml文件
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    Tesseract 4.1的cppan.yml文件是该项目的依赖管理配置文件,用于定义和声明构建Tesseract OCR引擎所需的各种库和资源。 Tesseract4.1的cppan.yml文件已针对VS2019版本16进行了修改。如果使用其他IDE,则需要进行相应的编辑调整。
  • Tesseract库(无需源码
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    Tesseract预编译库提供了一个便捷的方式来使用OCR技术,用户无需处理复杂的源代码及编译过程,直接通过现成的库文件快速集成到项目中。 Tesseract是一款强大的开源OCR(光学字符识别)引擎,由Google维护。它最初由HP开发,并且随着时间的推移,其准确性和效率得到了显著提升。现成库的提供使得开发者无需进行复杂的编译过程就能直接在项目中集成文字识别功能,简化了开发流程,尤其对于新手来说非常友好。 ### 1. OCR技术简介 OCR是一种将图像中的文字转换为可编辑文本的技术。通过扫描文档、照片或屏幕截图,OCR软件能够检测并转换文本,实现自动化处理和分析。Tesseract因其开源性、免费性和高准确性而受到广泛欢迎。 ### 2. Tesseract的功能特性 - **多语言支持**:Tesseract支持超过100种语言,包括中文、英文、法文等,在全球范围内具有广泛的适用性。 - **训练和自定义**:用户可以对Tesseract进行训练,使其适应特定字体或风格,提高识别率。 - **灵活的API**:提供了多种编程接口如C++、Python、Java等,方便不同平台和语言的需求。 - **命令行工具**:除了作为库集成到项目中,还提供直接处理图片的文字识别功能。 - **高度可扩展性**:通过插件系统添加新特性或改进现有功能。 ### 3. 集成Tesseract现成库 获取名为“tesseracte_lib”的压缩包后,开发者可以直接将其包含在自己的项目中。具体步骤包括: - 将库文件复制到项目目录下。 - 配置项目设置以确保正确引用库路径。 - 使用提供的API调用功能如初始化引擎、加载图像、执行识别和获取结果等。 ### 4. 注意事项 - **性能优化**:处理大量图像或实时应用时需考虑批量处理或多线程等方法提高效率。 - **图像预处理**:为了提高识别率,通常需要对输入图片进行大小调整、裁剪及二值化等操作。 - **错误处理和容错机制**:设计适当的错误处理以应对不清晰的图像或无法识别的文字。 - **许可证合规性**:使用时需遵循Apache 2.0许可证。 ### 5. 应用场景 Tesseract广泛应用于文档扫描与数字化、影像中的文字提取、表格数据自动录入以及机器学习和深度学习训练数据生成等多个领域。现成库的提供降低了开发者使用OCR技术的门槛,使得更多人能够利用这项技术解决实际问题。无论是初学者还是经验丰富的开发人员都能从中受益,并快速实现文字识别功能。
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    《PeopleSoft安装记录笔记》是一份详细记载了PeopleSoft软件安装过程中的各项操作、注意事项和问题解决策略的手册,旨在帮助IT技术人员顺利完成系统部署。 关于PeopleSoft安装的笔记,这是转自他人的资料,有兴趣的朋友可以看看哦!希望对大家有帮助。