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Tesseract-OCR：Python中的中文图片识别引擎

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简介：
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。

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  • Tesseract-OCR：Python中的中文图片识别引擎
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    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用于识别中文文字图片
    优质
    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。
     
  • Python OCR：Python中的光学字符识别
    优质
    Python OCR是一篇介绍如何使用Python进行光学字符识别的文章。文章涵盖基本概念、常用库及应用示例，适合希望用Python实现OCR功能的技术爱好者阅读。 OCR-Python：Python中的光学字符识别技术允许用户从图像或文档中提取文本数据，并使用Python进行进一步处理和分析。这项技术在许多应用领域都非常有用，比如自动化数据录入、文档管理和信息检索等。通过利用各种库如Tesseract与Pytesseract，开发者可以轻松地将OCR功能集成到他们的项目当中。
     
  • 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。
     
  • 基于Tesseract-OCR的C++图片文字识别
    优质
    本项目采用开源OCR引擎Tesseract，结合C++编程技术实现高效精准的文字图像识别功能。 在计算机视觉与自然语言处理领域，OCR（光学字符识别）技术被广泛应用于将图像中的文本转换为可编辑、可搜索的数据。Tesseract OCR是由Google维护的开源OCR引擎，支持多种语言，并且准确性较高。使用Visual Studio 2015和C++环境可以构建一个简单的应用来实现图片文字识别。 要了解如何在C++中集成Tesseract OCR，首先需要熟悉其基本工作流程： 1. **图像预处理**：为了提高识别率，通常需对输入的图像进行灰度化、二值化、去噪和倾斜校正等操作。这些步骤有助于简化图像并突出文字部分。 2. **文字定位**：Tesseract尝试检测图片中的文字区域，这涉及边缘检测与连通组件分析。 3. **字符分割**：将识别到的文字区域分割成单独的字符或单词。 4. **字符识别**：使用训练好的模型对每个字符进行识别。此过程基于概率模型如隐马尔可夫模型（HMM）或其他深度学习方法。 在C++中集成Tesseract OCR，需要完成以下工作： 1. **安装Tesseract**：下载并安装Tesseract OCR库及其相关的语言数据包，并确保路径包含`tesseract.exe`和必要的语言文件。 2. **获取Tesseract库与头文件**：链接动态或静态的Tesseract库，在项目中加入相应的头文件，如`tesseractbaseapi.h`。 3. **设置环境变量**：确保PATH环境变量包含了Tesseract安装目录，使编译器能找到所需的库和可执行文件。 4. **编写代码**： ```cpp #include #include int main() { tesseract::TessBaseAPI* ocr = new tesseract::TessBaseAPI(); ocr->Init(NULL, chi_sim); // 初始化，指定识别语言 Pix* image = pixRead(image.png); // 读取图像 ocr->SetImage(image); ocr->Recognize(0); const char* result = ocr->GetUTF8Text(); // 获取识别结果 printf(%s\n, result); // 输出识别的文本 ocr->End(); pixDestroy(&image); delete ocr; return 0; } ``` 5. **编译与运行**：在VS2015中配置项目的编译选项，确保链接了Tesseract和Leptonica库。然后进行编译并执行程序，识别结果将显示于控制台。 注意事项： - 图像质量、文字布局及字体等因素会影响识别效果。 - 对复杂或非标准字体的处理可能需要额外训练或高级预处理技术。 - Tesseract支持多种语言，通过改变初始化参数可以切换所使用的语言。 - 实际应用中，对结果进行后处理如去除噪声词汇和纠正拼写错误也是必要的。 使用C++与Tesseract OCR在Visual Studio 2015环境下实现图片文字识别涉及图像处理、模式识别及自然语言处理。掌握这些步骤有助于开发高效且准确的OCR应用程序。
     
  • Tesseract-OCR的中文识别语言包
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    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）
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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-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。