Advertisement

C#进行OCR识别。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该系统能够识别英文、数字以及中文文本。为了提升变形字体的识别质量，建议先对图像进行处理，随后再利用OCR技术进行识别效果会显著改善。以下示例展示了使用TessactOcr.dll Sample及OCR.TesseractWrapper类进行OCR识别的代码： ```csharp using OCR.TesseractWrapper; using TessactOcr; using System.Drawing; Bitmap bitmap = new Bitmap(text); // text: Image path TessNet ocr = new TessNet(); ocr.ePageSegMode = (int)ePageSegMode.PSM_SINGLE_WORD; ocr.eOcrEngineMode = (int)eOcrEngineMode.OEM_TESSERACT_CUBE_COMBINED; ocr.lang = eng; // chi_sim Chinese (Simplified) language ocr.SetTessractData(Environment.GetFolderPath(Environment.SpecialFolder.ProgramFiles) + @\tessdata\tessdata); ocr.SetVariable(tessedit_char_whitelist, abcdefghijklmnopqrstuvwxyz); string iden = ocr.ToCR(bitmap); ```

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • C#屏幕截图并进行OCR识别
    优质
    本项目利用C#编程语言实现屏幕截图功能，并结合OCR技术对截取的图像内容进行文字识别，便于用户自动化处理和提取图片中的文本信息。 1. 启动程序后点击截屏按钮。 2. 单击鼠标右键退出截屏操作。 3. 按下鼠标开始捕获屏幕内容。 4. 移动鼠标选择要截取的区域。 5. 松开鼠标确定最终的截图范围。 6. 双击左键保存图片。 7. 系统可以识别字母、数字和符号等字符。 8. 若要提高识别准确度，需对图片进行预处理。
     
  • Tesseract结合Python进行OCR识别.zip
    优质
    本资源包提供了利用Tesseract与Python实现光学字符识别（OCR）的详细教程和代码示例，适合初学者快速入门。包含安装指南、常用库介绍及实战应用案例。 使用Python版的Tesseract实现OCR识别可以非常方便地将图像中的文本转换为可编辑的格式。首先需要安装Tesseract引擎及其Python绑定库`pytesseract`。然后，通过读取图片文件并应用适当的预处理技术（如二值化和去噪），提高识别准确性。最后使用`tesseract.image_to_string()`函数提取文字内容，并根据需求进行进一步的数据清洗或分析工作。 整个过程需要确保安装了Tesseract引擎并且正确配置环境变量以便Python能够调用它。此外，针对不同的图像类型可能还需要调整一些参数以达到最佳效果。
     
  • C# OCR识别技术
    优质
    C# OCR（光学字符识别）技术利用编程实现图像中文字信息的自动识别与提取，广泛应用于文档数字化、自动化数据录入等领域。 可以识别英文、数字和中文。对于变形字体的图片需要先进行图像处理以获得更好的OCR效果。使用Tesseract OCR引擎（通过OCR.TesseractWrapper库）： ```csharp using OCR.TesseractWrapper; using TessactOcr; Bitmap bitmap = new Bitmap(text); // text: 图片路径 TessNet ocr = new TessNet(); ocr.ePageSegMode = (int)ePageSegMode.PSM_SINGLE_WORD; ocr.eOcrEngineMode = (int)eOcrEngineMode.OEM_TESSERACT_CUBE_COMBINED; ocr.lang=eng; // chi_sim 表示简体中文 ocr.SetTessractData(Environment.GetFolderPath(Environment.SpecialFolder.ProgramFiles) + @\tessdata\tessdata); ocr.SetVariable(tessedit_char_whitelist,abcdefghijklmnopqrstuvwxyz); string iden = ocr.ToCR(bitmap); ```
     
  • C++ OCR文字识别
    优质
    C++ OCR文字识别项目专注于利用C++编程语言开发光学字符识别技术，旨在从图像中准确提取和处理文本信息。此工具适用于多种文档数字化场景，提高数据录入效率与准确性。 可以识别图片中的文字，我测试过OCR的准确率还不错。
     
  • C++ OCR文字识别
    优质
    本项目运用C++编程语言开发，实现OCR（光学字符识别）技术的文字提取功能，能够准确地从图像中识别和抽取文本信息。 可以识别图片中的文字，我测试了OCR的准确率，发现效果很好。
     
  • 利用Python进行PDF文件的OCR识别
    优质
    本篇文章将介绍如何使用Python编程语言和相关库来实现对PDF文档中的图像内容进行光学字符识别（OCR），以便提取其中的文字信息。 大家可能听说过使用Python进行OCR识别操作。在Python中，最出名的库便是Google所资助的tesseract。利用tesseract可以很轻松地对图像进行识别。如果想对一个PDF文档进行OCR识别，应该怎么做呢？下面一起来看看。
     
  • VB6调用OneNote 2013进行OCR图像识别
    优质
    本文章介绍了如何使用Visual Basic 6.0编写代码来调用Microsoft OneNote 2013实现对图片中的文字进行OCR识别，为用户提供详细步骤及示例。 根据网上关于VBA OneNote 2013 OCR图像识别的代码进行改编，在VB6 Win7 x64环境下已成功运行，并修正了部分错误。
     
  • Java中使用Tesseract-OCR进行图片识别
    优质
    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。
     
  • 利用OpenCV与Tesseract-OCR进行银行卡号识别
    优质
    本项目旨在通过结合使用OpenCV和Tesseract OCR技术实现对银行卡号的准确识别。利用图像处理技术增强卡片区域，再运用OCR技术提取卡号文字信息，以达到高效、便捷地读取银行卡号的目的。 基于OpenCV和Tesseract-OCR的银行卡图片处理可以实现智能识别银行卡号码的功能。这种方法结合了图像处理技术和光学字符识别技术，能够高效准确地从银行卡图片中提取出卡号信息。
     
  • 使用 Java 调用 tess4j 进行 OCR 文字识别
    优质
    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。