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使用C++调用Yolo和Tesseract进行开放式环境下的文字识别

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简介:
本项目利用C++编程语言集成YOLO目标检测与Tesseract OCR技术,在复杂环境中实现高效的文字识别功能。 使用C++调用Yolo(基于Darknet框架,可选v3、v4或v7版本)定位包含文字的感兴趣区域(ROI),并通过霍夫变换检测矩形边框以排除开放世界中存在的干扰因素如车牌和标签等;将文字方向调整正确后,再利用Tesseract的语言包进行识别,并在终端输出结果。

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客服
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  • 使C++YoloTesseract
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    本项目利用C++编程语言集成YOLO目标检测与Tesseract OCR技术,在复杂环境中实现高效的文字识别功能。 使用C++调用Yolo(基于Darknet框架,可选v3、v4或v7版本)定位包含文字的感兴趣区域(ROI),并通过霍夫变换检测矩形边框以排除开放世界中存在的干扰因素如车牌和标签等;将文字方向调整正确后,再利用Tesseract的语言包进行识别,并在终端输出结果。
  • Java使TesseractOCR图片
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    本项目介绍如何在Java开发环境中集成并利用Tesseract引擎实现高效的光学字符识别(OCR),将图像中的文本信息提取出来以便进一步处理和分析。 Tesseract 是一个基于 Java 的 OCR 图片文字识别工具,可以直接对图片中的文字进行识别。该工程为 Java 工程,可以方便地导入使用。
  • OCR.zip(中 使tesseractopencv)
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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。
  • Windows使Tesseract
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    在Windows操作系统下运行的开源OCR引擎Tesseract库介绍,用于识别各种图像中的文本信息。 提供了适用于VS2017, 64bit的Tesseract开发库。包含头文件、lib文件、dll文件,可以直接在程序中链接调用。此外还包括了英文和简体中文模型文件。详情请参考相关文章。
  • 使 Java tess4j OCR
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    本项目演示如何利用Java语言调用tess4j库进行OCR文字识别,实现对图像中的文本信息提取和处理。 在IT领域,OCR(Optical Character Recognition)技术用于将图像中的文本转换为机器编码文本,广泛应用于自动识别文档、图片等非结构化数据中的文字。Tesseract OCR是一个由Google维护的开源OCR引擎,具有高准确率的特点。tess4j是Java平台上的一个Tesseract OCR接口库,使开发者能够轻松地在应用程序中集成OCR功能。 使用tess4j进行OCR文字识别前,需确保已正确安装了Tesseract OCR。这包括下载并安装可执行文件和语言数据包,并将这些文件添加到系统的PATH环境变量中以供Java程序访问。 接着,在项目中引入tess4j库的依赖关系。对于Maven用户而言,可以在pom.xml文件中加入以下代码: ```xml net.sourceforge.tess4j tess4j 最新版本号 ``` 请将“最新版本号”替换为所需tess4j的版本。 在Java代码中,通过创建`Tesseract`或`Tesseract1`实例来调用Tesseract功能。下面是一个简单的示例: ```java import net.sourceforge.tess4j.*; public class OCRExample { public static void main(String[] args) { File imageFile = new File(path_to_your_image.jpg); ITesseract instance = new Tesseract(); JNA Interface Mapping try { String result = instance.doOCR(imageFile); System.out.println(result); } catch (TesseractException e) { System.err.println(e.getMessage()); } } } ``` 上述代码中的`doOCR()`方法读取指定路径的图像文件,并返回识别出的文字。可以使用`instance.setLanguage(chi_sim)`切换语言,或通过设置引擎模式来优化性能。 tess4j还提供了诸如字符白名单、自定义词典和页面布局分析等高级功能以进一步提升识别效果。例如,限制识别范围为数字的代码如下: ```java instance.setVariable(tessedit_char_whitelist, 0123456789); ``` 需要注意的是,为了提高OCR结果的质量,可能需要对输入图像进行预处理操作(如调整尺寸、裁剪、去噪和二值化),这些通常由其他Java库实现。 通过使用tess4j结合Tesseract OCR,在Java应用中集成OCR功能变得简单有效。实际项目开发时,请根据具体需求进一步优化识别结果,比如去除多余空格或修正错误等操作,以达到最佳效果。
  • 使DelphiTesseract 4.0OCR(含所有DLL)
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    本教程详细介绍如何利用Delphi编程语言集成Tesseract 4.0引擎实现光学字符识别(OCR),包含所需全部动态链接库(DLL)文件,适合开发者学习实践。 使用Delphi调用Google Tesseract 4.0进行图像识别的测试仅限于几个基本导出函数的应用,更多功能请根据需要自行探索实现。
  • 使Python百度OCR
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    本教程介绍如何利用Python语言与百度OCR服务结合,实现高效的文字识别功能,适用于开发者自动化处理图像中的文本信息。 在get_access_token.py文件中: 1. 第七行:将client_id设置为自己的值。 2. 第八行:将client_secret设置为自己的值。 3. 将需要识别的图片放入【图片】文件夹中。 4. 运行【调用.py】。
  • Java中使Tesseract-OCR图片
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    本教程介绍如何在Java项目中集成并使用Tesseract-OCR库来实现对图像中的文本信息进行高效准确地提取与识别。 Tesseract 是一个由 Google 支持的开源 OCR 图文识别项目。它支持多种语言(包括英文、简体中文和繁体中文),并且适用于 Windows、Linux 和 Mac OS X 等多个平台。使用 Tesseract 进行字符识别时,其准确率非常高。用户可以通过参考相关资料对 Tesseract 的字符识别进行样本训练,并利用经过训练的语言库来提高识别精度。
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    本项目致力于探索和实践在Linux操作系统下利用Qt框架构建跨平台音乐播放器软件的过程和技术细节。通过此项目,开发者可以深入了解GUI应用编程、音频处理以及媒体库集成等关键技能。 最近在Linux下开发了一款音乐播放器,实现了基本功能,适合新手参考学习。
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    本简介介绍在Linux环境下利用madplay.c源码实现音频文件的解码与播放,适用于对音频处理感兴趣的开发者和技术爱好者。 madplay是一款基于libmad的播放软件,适用于学习和练习MP3播放。