tesseract

　　帮助文件： https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/blob/master/doc/tesseract.1.asc 　　下载地址： https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki 　　如何使用提供的工具来训练Tesseract 4.00： https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract-4.00 　　1、介绍 　　　　图片文字的OCR识别有一款开源原件tesseract-ocr,最初是在linux上，当然现在也有windows版本，现在发展到4.0版本。 　　2、下载tesseract-ocr 　　　　下载地址： https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki 　　　　里面有linux版本、macOS版本还有windows版本 　　　　下面下载windows版本，如下图： 　　　　 　　　　点击上面的链接，进入 　　　　 　　　　下载完成 　　　　 　　3、安装，设置环境变量 　　　　双击上的exe，进行安装 　　　　 　　　　 　　　　 　　　　 　　　　 　　　　 　　　　 　　　　安装完后打开软件坐在目录，这里我选择的是默认目录C:\Program

【本文编写于2018年7月5日】 Tess4J是Tesseract的Java JNA wrapper。本文介绍了在CentOS 7 操作系统中使用Tess4J的步骤及注意事项。在正式开始之前，先花一点篇幅，对相关的技术作一简要介绍。 一点点背景 Tesseract Tesseract 是一个著名的开源OCR引擎，支持100多种语言，可以开箱即用。还可以通过训练方式支持更多语言。Tesseract诞生于1984年，来自HP公司，2005年开源。自2006年起，由谷歌接手开发。截止目前，最新的稳定版本是2017年6月1日发布的3.05.01。还有一只比较活跃的基于LSTM（长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络）的4.0版本，还在研发中，最新释放的是2018年6月26日的4.0.0-beta.3。Tesseract由C++开发。 站点： https://github.com/tesseract-ocr/tesseract Leptonica Tesseract作为OCR引擎，避免不了使用图像处理。Tesseract使用的图像处理主要由leptonica提供。Leptonica 包含众多图像处理和图像分析相关的功能。 站点： http://www.leptonica.com/ Java JNA Wrapper JNA 是 Java Native Access的缩写，顾名思义

由于在服务器上安装tesseract yum只能拉到3.X版本 而测试来看4.0以上版本识别效果比3.x要好很多。于是只能通过编译代码形式安装最新版了 首先在机器上找个目录 打开官方git https://github.com/tesseract-ocr 打到4.1分支 我们在服务器上找个目录 git clone https://github.com/tesseract-ocr/tesseract.git 如果新机器就随手安装上工具包 yum install gtk2-devel yasm glibc.i686 libstdc++.so. 6 libgtk-x11- 2.0 .so libatk- 1.0 .so. 0 libcairo.so. 2 libcups.so. 2 libgdk-x11- 2.0 .so. 0 libgdk_pixbuf- 2.0 .so. 0 libgtk-x11- 2.0 .so. 0 libpango- 1.0 .so. 0 libpangocairo- 1.0 .so. 0 libICE.so. 6 libSM.so. 6 libmng.so. 1 libpng12.so. 0 libGLU.so. 1 -y 安装开发工具 yum groupinstall " Development Tools " 安装leptonica1.7（4

Python安装包： 需要安装的包主要有两个： PIL 和 pytesser 、 tesseract (1)、安装PIL：下载地址：http://www.pythonware.com/products/pil/ 下载后是一个exe程序，直接双击安装 (2)、pytesser:下载地址：http://code.google.com/p/pytesser/ pytesser 模块的安装： 下载后得到 “pytesser.zip”，是一个压缩文件，使用方法： 1、在 “C:\Python27\Lib\site-packages” 路径下新建一个文件夹，命名 “pytesser” 。把 “pytesser.zip” 里的文件解压到该目录： 2、将 “pytesser.py” 改名为 “__init__.py”。 3、打开 “__init__.py” 文件，修改：tesseract_exe_name = 'C:\\Python27\\Lib\\site-packages\\pytesser\\tesseract' # Name of executable to be called at command line 4、pytesser 模块依赖于 PIL 模块，如果是按照上面的方法安装 PIL 的话，需要把 “init.py” 文件里的 “import Image” 改成 “from PIL

相关链接： tesseract下载地址： http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract 一、出现的问题 1.点击进去 　　 进行下载 注意：其中文件名中带有dev的为开发版本，不带dev的为稳定版本，可以选择下载不带dev的版本，例如可以选择下载tesseract-ocr-setup-3.05.01.exe 。 2.下载完成后，会出现1-25这个页面 　　 此时可以勾选Additional language data(download)选项来安装OCR识别支持的语言包，这样OCR便可以识别多国语言。然后一路点击Next按钮即可。 3.安装之后，直接使用pip在命令指示符里输入 　　pip install tesserocr pillow 提示有问题 　　 二、相关解决 相关链接：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 1.点击后，下载所需文件：tesserocr-2.2.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl 　　 2.安装之后看到对应的文件　 　　 3.在命令指示符（cdm)中输入： 　　　　pip install tesserocr-2.2.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl 出现了这个错误： 　　　　 告诉了我们，应该讲该文件放在对应的路径下 4

3 月，跳不动了？>>> 玄念 两年多之前我在“ex公司”的时候，有一个明确的项目需求是集装箱识别并计数，然后通过OCR识别出之前计数的每一个集装箱号，与其余业务系统的数据进行交换，以实现特定的整体需求。当时正好Tensorflow Object Detection API 发布了，就放弃了YOLO或者SSD的选项，考虑用TF实现Demo做POC验证了。 背景 之前也并未接触过Deep Learning相关的事情，为了验证这个需求可以实现并满足交付要求，从入门到了解到选择到学习到准备图片并标注到完成基本的Python Demo验证一个人前后差不多用了2个月时间（那时候用的还是12年中的MacBook Air），验证完成后，交给了C++和C#的小伙伴们去实现。在这个过程中感受到了Deep Learning的魅力与强大以及对于未来的无限可能，就带着我的研发小伙伴们走向这条路前进了，人脸、语音这些都尝试了，也都嵌入了已有都产品中，也不会因为只有第三方算法而各种踩坑了。 最近重装了Mac，重写个Demo验证下Inteld对于CPU的DL支持有多大改善，说实话，代码不重要，一点不复杂，我更想借这个Demo说一下做AI技术工程化落地的思考方法和实现过程。 问题分析 1、明确要具体解决的问题 这个需求有两个关键点，主要应用场景是在只有单摄像头监控的位置，实现集装箱装卸过程中：如何准确识别集装箱

这篇文章主要介绍了python3使用Pillow、tesseract-ocr与pytesseract模块的图片识别的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 1.安装Pillow pip install Pillow 2.安装tesseract-ocr github地址: https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 或本地下载地址：https://www.jb51.net/softs/538925.html windows: The latest installer can be downloaded here: tesseract-ocr-setup-3.05.01.exe and tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe (experimental). ubuntu: sudo apt-get install tesseract-ocr traineddata文件路径: /usr/share/tesseract-ocr/tessdata/ 3.安装pytesseract pip install pytesseract 如不能使用pip直接安装可取搜索模块文件直接安装 遇到问题及解决： 1.FileNotFoundError:

光 学字符识别(OCR,Optical Character Recognition)是指对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。OCR技术非常专业，一般多是印刷、打印行业 的从业人员使用，可以快速的将纸质资料转换为电子资料。关于中文OCR，目前国内水平较高的有清华文通、汉王、尚书，其产品各有千秋，价格不菲。国外 OCR发展较早，像一些大公司，如IBM、微软、HP等，即使没有推出单独的OCR产品，但是他们的研发团队早已掌握核心技术，将OCR功能植入了自身的 软件系统。对于我们程序员来说，一般用不到那么高级的，主要在开发中能够集成基本的OCR功能就可以了。这两天我查找了很多免费OCR软件、类库，特地整 理一下，今天首先来谈谈Tesseract，下一次将讨论下Onenote 2010中的OCR API实现。可以在 这里 查看OCR技术的发展简史。 测试代码下载 转载请注明出处： http://www.cnblogs.com/brooks-dotnet/archive/2010/10/05/1844203.html 1、Tesseract概述 Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发，至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。然而，HP不久便决定放弃OCR业务，Tesseract也从此尘封。 数年以后，HP意识到