pytesseract image_to_string function not accurate at all
来源： https://stackoverflow.com/questions/63349477/pytesseract-image-to-string-function-not-accurate-at-all
tesseract
开发函数计算的正确姿势——OCR 服务
简介 首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念： OCR(光学字符识别) : 光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。亦即将图像中的文字进行识别，并以文本的形式返回。 Tesserocr : Tesserocr 是 python 的一个 OCR 识别库，但其实是对 tesseract 做的一层 python API 封装，所以它的核心是 tesseract。 函数计算（Function Compute） : 函数计算 是一个事件驱动的服务，通过函数计算，用户无需管理服务器等运行情况，只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源，并以弹性伸缩的方式运行用户代码，而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。函数计算更多信息 参考 。 Funcrfat : Funcraft 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具，能帮助您便捷地管理函数计算、API 网关、日志服务等资源。它通过一个资源配置文件（template.yml），协助您进行开发、构建、部署操作。Fun 的更多文档 参考 。 备注: 本文介绍的技巧需要 Funcraft 版本大于等于 3.6.8 。 本文介绍将一个预制的 tesserocr 示例快速部署到函数计算平台。该示例借助于 Funcraft
tesseract-ocr,tesseract,pytesseract在windows下怎么安装
废话不多说，直接介绍如何下载安装tesseract-OCR以及pytesseract和PIL资源 文末百度网盘都有 Tesseract是一个开源的OCR引擎，能识别100多种语言（中，英，韩，日，德，法…等等）pytesseract是python里的一个基于Tesseract的包。 1.首先下载并安装tesseract-ocr软件 2.安装python库:pip install pytesseract和pip install pillow 无论是windows系统还是Lunix系统，都可以到GitHub下载相关版本。 链接：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/ 进入链接后，在下面找到安装介绍，点击蓝色划横线部分 第二步 点击蓝色划横线部分 第三步：到这里根据自己的Windows系统选择32位或者64位 或者直接在这里选你要的版本 https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 下载完成之后点击安装 安装过程中按照提示即可，过程中还有多种文字识别语言支持。想要识别中文的朋友记得勾选下载相应的语种。 之后打开cmd也就是命令行模式输入：pip install tesseract (python3.0以上的朋友下载python解析器的时候自带pip，不用再下载pip了) 等待安装成功
开发函数计算的正确姿势——OCR 服务
简介 首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念： OCR(光学字符识别) : 光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。亦即将图像中的文字进行识别，并以文本的形式返回。 Tesserocr : Tesserocr 是 python 的一个 OCR 识别库，但其实是对 tesseract 做的一层 python API 封装，所以它的核心是 tesseract。 函数计算（Function Compute） : 函数计算 是一个事件驱动的服务，通过函数计算，用户无需管理服务器等运行情况，只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源，并以弹性伸缩的方式运行用户代码，而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。函数计算更多信息 参考 。 Funcrfat : Funcraft 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具，能帮助您便捷地管理函数计算、API 网关、日志服务等资源。它通过一个资源配置文件（template.yml），协助您进行开发、构建、部署操作。Fun 的更多文档 参考 。 备注: 本文介绍的技巧需要 Funcraft 版本大于等于 3.6.8 。 本文介绍将一个预制的 tesserocr 示例快速部署到函数计算平台。该示例借助于 Funcraft
对大型网站图片进行爬虫
目录 1. 前言 2. 常见反爬虫策略 3. 前端与反爬虫 3.1 FONT-FACE拼凑式 3.2 BACKGROUND拼凑式 3.3 字符穿插式 3.4 伪元素隐藏式 3.5 元素定位覆盖式 3.6 IFRAME异步加载式 3.7 字符分割式 3.8 字符集替换式 4.实例：对百度图库进行爬虫 5.总结 1. 前言 对于一张网页，我们往往希望它是结构良好，内容清晰的，这样搜索引擎才能准确地认知它。 而反过来，又有一些情景，我们不希望内容能被轻易获取，比方说电商网站的交易额，教育网站的题目等。因为这些内容，往往是一个产品的生命线，必须做到有效地保护。这就是 爬虫与反爬虫 这一话题的由来。 对于图片进行爬虫整体操作过程可分为三个步骤： 获取页面信息 读取图片链接 将图片保存在本地指定目录下 2. 常见反爬虫策略 但是世界上没有一个网站，能做到完美地反爬虫。 如果页面希望能在用户面前正常展示，同时又不给爬虫机会，就必须要做到识别真人与机器人。因此工程师们做了各种尝试，这些策略大多采用于 后端 ，也是目前比较常规单有效的手段，比如： User-Agent + Referer检测 账号及Cookie验证 验证码 IP限制频次 而爬虫是可以无限逼近于真人的，比如： chrome headless或phantomjs来模拟浏览器环境 tesseract 识别验证码 代理IP淘宝就能买到
Linux（CentOS）下安装tesseract-ocr以及配置依赖leptonica
下载 wget https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/archive/4.1.0.tar.gz wget http://www.leptonica.org/source/leptonica-1.74.4.tar.gz 安装依赖： yum install autoconf automake libtool libjpeg-devel libpng-devel libtiff-devel zlib-devel 安装leptonica tar -xzvf leptonica-1.74.4.tar.gz cd leptonica-1.74.4.tar.gz ./configure --profix=/usr/local/leptonica make sudo make install 很多其他教程到这一步就直接开始安装 tesseract，实际上如果你照着教程走的话，再 configure 的时候就会报错：找不到 leptonica。所以我们要先配置一下 leptonica 的环境变量。 打开 /etc/profile vim /etc/profile 添加以下字段 PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/leptonica/lib/pkgconfig export PKG_CONFIG
开发函数计算的正确姿势——OCR 服务
简介 首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念： OCR(光学字符识别) : 光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。亦即将图像中的文字进行识别，并以文本的形式返回。 Tesserocr : Tesserocr 是 python 的一个 OCR 识别库，但其实是对 tesseract 做的一层 python API 封装，所以它的核心是 tesseract。 函数计算（Function Compute） : 函数计算 是一个事件驱动的服务，通过函数计算，用户无需管理服务器等运行情况，只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源，并以弹性伸缩的方式运行用户代码，而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。函数计算更多信息 参考 。 Funcrfat : Funcraft 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具，能帮助您便捷地管理函数计算、API 网关、日志服务等资源。它通过一个资源配置文件（template.yml），协助您进行开发、构建、部署操作。Fun 的更多文档 参考 。 备注: 本文介绍的技巧需要 Funcraft 版本大于等于 3.6.8 。 本文介绍将一个预制的 tesserocr 示例快速部署到函数计算平台。该示例借助于 Funcraft
python使用tesseract-ocr完成验证码识别（模型训练和使用部分）
一、Tesseract训练 大体流程为：安装jTessBoxEditor -> 获取样本文件 -> Merge样本文件 –> 生成BOX文件 -> 定义字符配置文件 -> 字符矫正 -> 执行批处理文件 -> 将生成的traineddata放入tessdata中 1、用jTessBoxEditor把要训练样本图片文件合并成tif文件(样本图片一定要为有效的格式图片) 运行jTessBoxEditor程序,界面如下: 点击顶栏的Tools选项,选择Merge TIFF.. 进入你要训练的样本图片所在的目录,点击Ctrl+Alt+A,选择所有图片点击打开: 然后保存文件名到指定目录,我这里保存的文件名为: langyp.font.exp0.tif 2、生成Box文件 打开cmd,到你langyp.font.exp0.tif文件所在目录,执行： tesseract langyp.font.exp0.tif langyp.font.exp0 batch.nochop makebox 结果生成了 langyp.font.exp0.box 文件 3、 对样本图片用jTessBoxEditor工具进行矫正 点击jTessBoxEditor工具的Box Editor选项,点击下方的open选项,打开刚刚生成的langyp.font.exp0.tif文件,结果如下: 右侧为对应的Box文件数据
TesseractNotFoundError: two docker container python app (docker-compose)
问题 I have my python project with tesseract running locally, and it works in Pycharm. I used docker-compose.yml, having two containers (app and t4re) as follows: version: '3' services: app: build: . image: ocr_app:latest depends_on: - tesseract tesseract: image: tesseractshadow/tesseract4re container_name: t4re and my Dockerfile is as follows: FROM python:3.6.1 # Create app directory WORKDIR /app # Bundle app source COPY venv/src ./src COPY venv/data ./data # Install app dependencies RUN pip
TesseractNotFoundError: two docker container python app (docker-compose)
问题 I have my python project with tesseract running locally, and it works in Pycharm. I used docker-compose.yml, having two containers (app and t4re) as follows: version: '3' services: app: build: . image: ocr_app:latest depends_on: - tesseract tesseract: image: tesseractshadow/tesseract4re container_name: t4re and my Dockerfile is as follows: FROM python:3.6.1 # Create app directory WORKDIR /app # Bundle app source COPY venv/src ./src COPY venv/data ./data # Install app dependencies RUN pip