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已训练的chi_sim.traineddata中文包(zip文件)。

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简介:
该软件包含经过中文识别训练的Tesseract chi_sim.traineddata 中文包,能够显著提升中文识别的准确性和效率。此外,还包括configschi_sim.traineddatachi_sim_vert.traineddatachi_tra.traineddatachi_tra_vert.traineddataCOPYINGeng.traineddataeus.traineddatajpn.traineddatajpn_vert.traineddataosd.traineddatapdf.ttfREADME.mdukr.traineddata。

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客服
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  • chi_sim.traineddata.zip
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    此文件包含一个预训练的Chi_Sim(简繁体中文混合)语言模型的数据包,适用于Tesseract OCR引擎,能够增强对简体和繁体中文文本的识别精度。 这段文字介绍了一个经过中文识别训练的Tesseract chi_sim.traineddata包,该包在中文识别方面表现更佳。此外还提到了其他一些文件:configs、chi_sim_vert.traineddata、chi_tra.traineddata、chi_tra_vert.traineddata、COPYING、eng.traineddata、eus.traineddata、jpn.traineddata、jpn_vert.traineddata、osd.traineddata、pdf.ttf和README.md,以及ukr.traineddata。
  • Tesseract简体数据chi_sim.traineddata
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    chi_sim.traineddata是用于光学字符识别(OCR)引擎Tesseract的训练文件,专为简体中文设计,显著提升对简体中文字体和印刷风格的识别准确性。 Tesseract用的简体中文库chi_sim.traineddata下载可能不太顺利,经过几天的努力终于成功下载了,现提供给大家使用。
  • 关于使用Tesseract chi_sim.traineddata进行识别
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    本项目介绍如何利用经过训练的Tesseract chi_sim.traineddata中文数据包来进行高效的中文文本识别,旨在提高中文字体和图像中的文字辨识准确性。 关于中文识别效果较好的开源工具是Tesseract-OCR。此为经过训练的Tesseract chi_sim.traineddata中文包。
  • Tesseract语言 - chi_sim.traineddata
    优质
    Tesseract中文语言包(chi_sim.traineddata)为开源OCR引擎提供简体中文识别支持,大幅提升对中文文本图像的准确识别能力。 Tesseract中文语言包用于OCR引擎识别中文。安装时将语言包放置在OCR引擎的安装目录下的 tessdata 文件夹内即可。
  • 识别traineddata: chi_sim.traineddata
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    chi_sim.traineddata 是一个用于Tesseract OCR引擎的训练数据文件,专门针对简体中文字符进行优化,以实现高效的文本识别和转换。 在使用中文识别功能时,请确保将 `instance.setLanguage(chi_sim);` 中的 `chi_sim` 设置正确,并且不要包含文件后缀名。
  • GPT-2模型
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    本项目包含一个基于GPT-2架构、经过大规模中文语料库训练的语言模型。它能够生成流畅且连贯的中文文本,并支持多种自然语言处理任务,如文本生成和摘要提取等。 博客介绍了训练好的中文GPT2模型的相关内容。
  • Tesseract chi_sim.traineddata
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    Tesseract chi_sim.traineddata文件是专为中文(简体)识别优化的数据集,用于提升开源OCR引擎Tesseract在处理简体中文文本时的准确性与效率。 **Tesseract OCR 光学字符识别工具** Tesseract 是一款开源的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)软件,最初由HP公司开发,后被Google接手并持续维护。它能够从图像中提取文字信息,并将其转换为可编辑和搜索的文本格式。凭借其高效、免费和强大的特性,Tesseract广泛应用于文档扫描、图像中的文字提取以及自动化处理场景。 **chi_sim.traineddata 文件** chi_sim.traineddata是Tesseract OCR中的一种语言数据文件,专门用于识别简体中文字符。其中“chi_sim”代表简体中文,“traineddata”则是训练数据的扩展名标识。此文件包含了针对简体中文字符进行优化后的模型,使得Tesseract在处理含有中文文字的图像时能够更准确地辨识。 **训练数据文件的工作原理** 训练数据文件是通过大量带有标注文本样本经过一系列复杂的步骤得到的,包括但不限于字符分割、特征提取和模型训练等。当Tesseract处理新的图片内容时,它会利用这些预设好的模型来识别其中的文字,并根据匹配度最高的训练模型确定每个字符。 **chi_sim.traineddata 文件的不同版本** 在提供的压缩包文件中可以看到多个不同版本的chi_sim.traineddata,例如chi_sim (2).traineddata、chi_sim (1).traineddata和chi_sim (1) (1).traineddata。这通常意味着开发者或社区成员对原有模型进行了优化或者改进,可能提高了识别准确率或是适应更多复杂情况的能力。这些不同版本间的差异可能会体现在训练数据集的大小、训练算法的变化或者是针对特定问题作出的具体调整。 **chi_sim_vert (1).traineddata** 此外还有一个名为chi_sim_vert (1).traineddata的文件,“vert”代表垂直排版,意味着这个模型专门用于识别竖直排列的中文字符。常见于古代文献或现代某些特殊设计中使用的文字格式。使用此特定版本可以更好地处理和理解垂直布局的文字内容。 **使用Tesseract进行中文识别** 要利用Tesseract来进行简体中文的识别工作,则需要确保已经安装了相应的语言包支持。在Linux或Mac操作系统上,可以通过命令行工具来安装chi_sim语言包;而对于Windows用户来说,在初次安装时可以选择带有中文支持版本即可。运行程序的时候指定使用“-l chi_sim”参数可以将含有简体中文字样的图片文件转化为文本输出。 综上所述,Tesseract OCR配合chi_sim.traineddata文件为识别简体中文提供了强大工具,并且特别适合处理大规模的自动化文本转换任务。不同的训练版本则提供多样化的选择以适应不同场景的需求。随着持续不断的优化和更新,Tesseract在中文字符识别方面的性能还将不断提升,从而进一步促进数字化及自动化的文字内容处理过程变得更加便捷高效。
  • 数据.rar
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    本资源为“中文训练数据包”,包含大量用于自然语言处理和机器学习任务的中文文本数据,适用于构建及优化各类中文模型。 标题中的traineddata中文包.rar表明这是一份与自然语言处理相关的压缩文件,特别是针对中文文本的。在描述中提到的chi_sim.traineddata、chi_tra.traineddata、eng.traineddata和eus.traineddata是Tesseract OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)软件的训练数据文件。Tesseract是一款开源的OCR引擎,由Google维护,用于将图像中的文本转换为机器编码文本。 1. **Tesseract OCR**: Tesseract是一个强大的OCR工具,最初由HP开发,后来被Google开源。它支持多种语言,并且可以识别图像或PDF文档中的文本。Tesseract具有高度可定制性,用户可以根据需要训练自己的数据集来提高识别准确性。 2. **训练数据文件**:在Tesseract中,`traineddata`文件是训练模型的核心组成部分,它们包含了关于特定语言的字符形状、布局和上下文信息。这些文件是通过大量的手动标注文本和图像数据训练得到的,用于指导OCR引擎识别特定字体、排版和语言的文本。 3. **chi_sim.traineddata**: 这是简体中文的训练数据文件。chi_sim代表Chinese Simplified,意味着这个模型专门用于识别简体中文字符。这对于处理中文网页、文档或者图片中的简体中文文本非常有用。 4. **chi_tra.traineddata**: 这是繁体中文的训练数据文件。chi_tra代表Chinese Traditional,表明该模型适用于识别繁体中文字符。繁体中文和简体中文在字形上存在差异,因此需要不同的训练数据。 5. **eng.traineddata**: 这是英文的训练数据文件,用于识别英文文本。Tesseract支持多语言,eng表示English,确保了对英文文本的识别能力。 6. **eus.traineddata**: eus代表Basque,这是一种巴斯克语的训练数据文件,表明Tesseract也支持巴斯克这种相对小众的语言。 7. **使用方法**:在实际应用中,用户需要将这些`.traineddata`文件放入Tesseract的data目录下,然后在运行OCR时指定相应的语言代码,如`--lang chi_sim`来识别简体中文文本。 8. **自定义训练**:虽然预训练的模型已经很强大,但用户还可以根据需求对模型进行自定义训练,比如针对特定字体或手写文字的识别。这需要准备大量已标注的样本数据,然后使用Tesseract的`tesstrain`工具进行训练。 9. **应用场景**:Tesseract OCR广泛应用于文档扫描、图片转文本、自动文本摘录等领域。例如,它可以用于自动识别身份证、营业执照上的文字,或者从历史文献的扫描图片中提取文本。 traineddata中文包.rar提供的是一套用于Tesseract OCR的中文识别模型,包含简体和繁体中文的支持,以及英文和巴斯克语的模型。这些模型对于需要处理中文文本的开发者和用户来说,是非常有价值的资源。
  • tesseract简体识别chi_sim.traineddata
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    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(简体)语言(chi_sim.traineddata)
    优质
    Tesseract中文(简体)语言包提供高效精准的简体中文光学字符识别功能,适用于需要处理大量中文文本数据的应用场景。 Tesseract中文语言包 (chi_sim.traineddata) 识别非常准确。