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Tesseract识别中文的com.sun.media.imageio.plugins.tiff.TIFFImageWriteP...

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简介：
获取用于OCR项目的Tesseract相关技术工作包，过程相对复杂，因此，为了方便各位技术同仁，这里提供免费下载。

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  • Tesseract处理中文时的com.sun.media.imageio.plugins.tiff.TIFFImageWriteP...问题
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    本文探讨了在使用Tesseract OCR引擎处理中文文本时遇到的一个特定Java错误：com.sun.media.imageio.plugins.tiff.TIFFImageWriteParam问题，并提供了解决方案。 在进行OCR项目时需要用到的tesseract相关技术工作包比较难找，我已经整理好并提供免费下载给各位技术朋友们使用。
     
  • Tesseract-OCR的中文识别语言包
    优质
    Tesseract-OCR的中文识别语言包是一款用于增强开源OCR引擎Tesseract对简体和繁体中文文本识别能力的语言支持文件。 tesseract-ocr的语言库识别文件下载解压后应放置在tesseract-ocr安装目录下的tessdata 文件夹内。该文件夹存放的是语言字库文件以及命令行界面可能用到的参数对应的文件。默认情况下，这个安装程序包含英文字库。
     
  • Tesseract-OCR的中文识别语言包
    优质
    Tesseract-OCR的中文识别语言包是一款用于增强Tesseract OCR引擎对简体和繁体中文文字识别能力的插件。 Tesseract-OCR 是一个识别效果较好的开源中文 OCR 工具，分享给大家可以让有同样兴趣的人少走弯路。
     
  • tesseract简体中文识别包（chi_sim.traineddata）
    优质
    Tesseract chi_sim.traineddata为开源OCR引擎Tesseract提供简体中文字符识别功能，适用于多种操作系统和编程环境，帮助用户实现高效准确的文字自动识别与转换。 tesseract简体中文识别包chi_sim.traineddata文件需要放置在...\Tesseract-OCR\tessdata\目录下。有人也在其他平台上分享过这个资源，但价格较高，希望能找到一个更便宜的来源。
     
  • Tesseract-OCR：Python中的中文图片识别引擎
    优质
    Tesseract-OCR是一款开源的文字识别工具，此简介主要介绍如何在Python中使用它来进行中文图片文字的识别与提取。 Tesseract-OCR 是一个支持英文和中文识别的 Python 图片文字识别引擎，语言库丰富且可选择性安装需要的语言。解压后直接按照提示进行下一步操作即可完成安装。安装完成后，在 `pytesseract.py` 中设置 `tesseract_cmd = C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract` 和 `tessdata_dir_config = --tessdata-dir C:\\Program Files (x86)\\Tesseract-OCR\\tessdata`，并将其赋值给函数 `def image_to_string(image, lang=None, boxes=False, config=tessdata_dir_config)`。这样就可以使用该引擎进行图片文字识别了。
     
  • Tesseract-OCR.zip 内含中文识别器(chi_sim.traineddata)
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    Tesseract-OCR.zip包含了一个针对简体中文优化的OCR识别数据包chi_sim.traineddata，能够高效准确地进行中文文本识别和提取。 Tesseract-OCR.zip 文件包含中文识别器(chi_sim.traineddata)，解压即可使用。
     
  • Tesseract OCR W64 文字识别
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    Tesseract OCR W64是一款强大的文字识别软件，能够高效地将图像中的文本转换为可编辑和搜索的格式，适用于多种语言。 tesseract-ocr-w64-setup-v5.0.1.20220118.exe
     
  • Tesseract-OCR的中文识别及字库训练
    优质
    本文介绍了Tesseract-OCR在处理中文文本时的应用，并详细讲解了如何针对特定需求进行中文字库的定制与优化。 使用Tesseract-OCR识别中文，并通过jTessBoxEditor训练字库以提高准确度。
     
  • Tesseract-OCR用于识别中文文字图片
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    简介：本文介绍了如何使用Tesseract-OCR工具进行中文文字图片的识别，包括安装配置、语言包下载及代码示例。 绕过pytesser直接使用Tesseract-OCR进行中文文字识别的效果较差，后续会上传优化版本。
     
  • OCR.zip（中文文字识别 使用tesseract和opencv）
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    这是一个使用Tesseract和OpenCV进行中文文字识别的项目文件包。通过结合图像处理与光学字符识别技术，实现高效精准的文字提取功能。 标题中的ocr.zip是一个关于中文文字识别的压缩包，主要使用了开源的Tesseract OCR引擎和OpenCV库。Tesseract OCR是Google维护的一个OCR（光学字符识别）工具，能够识别图像中的文本，并将其转换为可编辑、可搜索的数据。OpenCV则是一个强大的计算机视觉库，在图像处理和分析方面非常有用，可以预处理图像以提高文字识别的准确性。 在描述中提到这是一个C++编写的项目，包含了以下几部分关键内容： 1. **中文书本照片**：这可能是一张包含大量中文文字的图像，用于测试和展示OCR功能。实际应用中的这种图像是扫描文档、屏幕截图或任何其他包含文字的图片。 2. **图像分割**：在进行文字识别之前，需要先对图像进行分割以便将每个字符或单词单独处理。OpenCV提供了多种方法如边缘检测、阈值处理等来分离文字和背景。 3. **文字识别程序**：这部分代码使用Tesseract OCR来识别经过分割的文字。Tesseract支持多语言包括中文，并通过训练数据和算法识别各种字体和风格的文本。 4. **UTF-8转GBK源文件**：这个转换工具将UTF-8编码的文本转化为GBK，确保在不同环境中正确显示中文。 项目实施过程中开发者会经历以下步骤： 1. **预处理**：使用OpenCV对图像进行灰度化、二值化等操作以优化质量。 2. **文字定位**：通过边缘检测和连通组件分析找到图像中的文字区域。 3. **字符分割**：如果需要，进一步分离每个单独的文字。 4. **OCR识别**：使用Tesseract将图像转换为文本数据。 5. **后处理**：根据输出结果进行校正以提高精度。 6. **编码转换**：对于UTF-8文本，在GBK环境下显示时将其转化为GBK编码格式。 此压缩包中的源代码和资源提供了学习与开发中文OCR应用的基础，用户可以在其基础上优化识别效果并适应特定场景需求。例如增加自定义训练数据来改善对特定字体或手写风格的识别能力或者改进图像预处理算法以应对低质量图片的情况。