最近接触OCR,先收集一些资料,包括成熟软件.SDK.流行算法. 1. 一个对现有OCR软件及SDK的总结,比较全面,包括支持平台.编程语言.支持字体语言.输出格式.相关链接等 http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_optical_character_recognition_software 以此为索引,比较.选择你想要的OCR SDK. 2. 另外一个OCR SDK 网站链接,商用,号称high performance,未深入了解,链接如下: http://

1月9日微信小程序正式上线.很多企业都希望能在这个.但是在技术开发的问题上,却不知道该如何下手.经过一些程序员不辞辛苦连夜测试,终于从十余款工具呕心沥血筛选出四款比较靠谱实用的微信小程序开发工具.接下来一起来看看测评吧. 一.微信小程序官方开发工具 注意,它只是个工具,而不是一个IDE.官方工具中的代码编辑功能,就是将vscode的代码编辑功能嵌入到工具中,不足以支撑开发. 优点 因为是官方工具所以有这其它第三方工具有这不可比拟的天然优势,如果不是他代码编辑功能太弱的话. 官方工具,可调试,可预

K米测评 1.233郑扬涛(orzyt) 博客链接:个人作业--关于K米的产品案例分析 亮点分析: 1.将整个软件各个功能模块的逻辑图都画出来了,而不是只画一个大概. 我做了个缩略图 2.第三部分 建议和规划:利用四象限来分析如何使软件在竞争中胜出 3.设计什么样的功能:结合KTV场景提出了"多人微游戏"这样的功能,比较有新意. 2.339林锦(海北天蓝) 博客链接:软件产品案例分析----K米app 亮点分析: 1.有个清晰的目录 2.逻辑框图画的很完整 3.多维度评价是别人所没有的

在自动化测试过程中我们经常会遇到需要输入验证码的情况,而现在一般以图片验证码居多.通常我们处理这种情况应该用最简单的方式,让开发给个万能验证码或者直接将验证码这个环节跳过.之前在技术交流群里也跟朋友讨论过,有的人认为这不是在解决问题而是在回避问题.对于这种问题只能仁者见仁智者见智了,其实我是很不理解以这种"完美心态"进行自动化测试的童鞋,要将自动化测试深入到测试骨髓,每个步骤每个验证点都要进行自动化测试,不去考虑这个验证点在整个功能逻辑流程中所处的位置.所占的分量,不去考虑自动化测试投

下载chi_sim.traindata字库下载tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe 下载地址:http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list下载jTessBoxEditor用于修改box文件下载地址:http://download.csdn.net/detail/a443475601/5896893 里面自带java运行库,安装后 然后启动命令行 java -jar jTessBoxEditor.jar即可打开

简单java程序在线测评程序 一．前言 大家过年好!今年的第一篇博客啊!家里没有网,到处蹭无线!日子过得真纠结!因为毕设的需求,简单写了一个java程序在线测评程序,当然也可以在本地测试. 二．思路 首先简单介绍一下思路: 1.得到java程序的源代码,不需要导入包.得到源码之后在前面加入”import java.util.*;” 2.通过JavaCompiler对象可以帮助我们将java源代码编译成class文件. 3.通过DiagnosticCollector对象可以获得编译过程中产生的编译

最近在b站看到了谜之声的视频:大家来造桥吧! 实在是太搞笑了,看到是一款新出不久还未正式发行的游戏,兴致一来便入手玩了玩.顺手也就写下了这篇测评. POLY BRIDGE 对这个游戏名怎么起个有趣的中文名很是有难度,poly查出来是聚乙烯的意思,聚乙烯桥?..不好吧..现在就简称它是<破力桥>吧.. 这款游戏是由开发商Dry Cactus开发一款造桥类游戏.谷歌了一下,貌似它就开发了这一款游戏,没猜错的话应该也是一位独立开发者. 玩过桥梁建设游戏的朋友肯定都知道,典型的桥梁建造就是给定你一些材

一.测评目的 通过分析webp图片在不同条件下的性能表现,来确定webp图片的适用场景. 二.测评方式 使用控制变量法,分别从以下3点对webp与jpg图片做对比,得出结论. 1.页面图片总体积. 2.单张图片体积. 3.网速 三.采样数据 测试机器:2015年MacBook Pro 处理器:2.7GHz Intel Core i5 显卡:Intel Iris Graphics 6100 浏览器:Chrome Mac版 52.0.2743.116 1.变化参数:页面图片总体积(通过图片数量变化)

tesseract是google的一个开源OCR项目,项目地址已经迁移到github(现在 2016/09),地址 https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 首先使用git将代码clone到本地.使用最新的commit, SHA-1: c943fc1a339d6378f34cccf4ff96949adb2f37ec 编译步骤参考 https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Compiling 下面是详

[Tesseract]Tesseract API在VS 2013中的配置以及调用 时间:2016-05-31 20:35:19      阅读:127      评论:0      收藏:0      [点我收藏+] 标签: 想要在VS中使用Tesseract库,必须使用经过相对应的VS版本编译过的dll以及lib.比如在VS 2013中,就必须使用在VS 2013中编译过的Tesseract库. 这里我给出经过VS 2013编译的Tesseract库, 下载地址: http://pan.bai

tesseract配置过程: 1. 为了避免配置环境变量,可以先下载一个 tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe(tesseract配置文件夹里有),然后安装(假设安装目录为D:\Tesseract-OCR). 2. 下载VC++ libraries of Tesseract OCR 3.02.02(即 tesseract-3.02.02-win32-lib-include-dirs.zip,tesseract配置文件夹里有),这里面有需要引用的库文件. 3. 将tess

在网上找了很多,直接用都不行,试了半天的到以下的结果. cmake_minimum_required(VERSION 2.8) project( test ) include_directories (/usr/local/Cellar/leptonica/1.72/include /usr/local/Cellar/tesseract/3.04.01_1/include) link_directories (/usr/local/Cellar/leptonica/1.72/lib /usr/l

本文描述在Linux系统上安装Alfresco的步骤: 1. 下载安装文件:alfresco-community-5.0.d-installer-linux-x64.bin 2. 增加执行权限并执行:    chmod +x alfresco-community-5.0.d-installer-linux-x64.bin    ./alfresco-community-5.0.d-installer-linux-x64.bin 3. 选择安装过程中语言:    Please select the

Atititi tesseract使用总结 消除bug,优化,重新发布.当前版本为3.02 项目下载地址为:http://code.google.com/p/tesseract-ocr. Windows cmd命令行使用Tesseract-OCR引擎识别验证码: 1.下载安装Tesseract-OCR引擎(3.0版本+才支持中文识别) tesseract-ocr-setup-3.01-1.exe. 下载完后进行安装,默认情况下安装程序会给你配置系统环境变量,以指向安装目录(之后可以通过DOS界面

第一部分 调研,评测 K米APP使用体验 从小五音不全,所以KTV这类地方我是能不去就不去的,更别说为了点个歌去下个APP,所以K米是我第一个点歌类APP.说说第一次上手的体验吧,APP颜值一般吧,UI设计可以算是蛮友好合理的,每个界面的功能也都清清楚楚,虽然是第一次使用点歌类APP,但是不得不说这款APP还真的蛮好上手的. 首先自然是注册(手机号注册),注册后登陆,接着扫二维码连接.连接成功就可以使用手机点歌.切歌.直播.调节室内灯光.调节音量.评分开关等功能. 使用这款软件最直接就是有4个感

tesseract ocr是一个开源的文字识别引擎,Android系统中也可以使用.可以识别50多种语言,通过自己训练识别库的方式,可以大大提高识别的准确率. 为了节省大家的学习时间,现将自己近期的学习总结成一个简单的实例程序,作为Android系统中使用tesseract的Demo演示并附有详细的说明文档.并将自己用C#开发的识别库训练工具提供给大家,其中包括全部的源代码.这样,大家就可以方便的训练特定字体和字形的识别库了. 经过训练后的纸牌识别,识别率达到了100% 注意“王”我在训练时,故

转自:https://code.google.com/p/tesseract-ocr/wiki/APIExample APIExample API examples Updated Aug 12, 2014 by theraysm...@gmail.com This wiki provide simple example how to use tesseract-ocr API (v3.02.02) in C++. It is expected that tesseract-ocr is cor

最新版本的tesseract-ocr 3.0.4 需要运行于python2.7版本以上,因此需要升级系统中默认的2.6版本python及Mod_WSGI 1,下载安装Python-2.7.10 >.tar6.xz >cd Python- # 这里,必须用–enable-shared,生成动态库,否则会遇到wsgi不能编译的问题. >./configure --enable-shared >make && make install#替换原来的默认python>m

图像识别涉及的理论:傅里叶变换,图形形态学,滤波,矩阵变换等等. Tesseract的出现为了解决在没有这些复杂的理论基础,快速识别图像的框架. 准备: 1.样本图像学习,预处理 (平均每1个元素出现20次) 2.学习,初步识别 3.校正学习库 测试: 1.待识别图像,预处理 2.根据学习库 识别 例子1:图片反色 private static void Reverse(string fileName,string outName) { using (var pic = Image.FromFi

近日逛博客的时候偶然发现了一个有关图片相似度的Python算法实现.想着很有意思便搬到C#上来了,给大家看看. 闲言碎语 才疏学浅,只把计算图像相似度的一个基本算法的基本实现方式给罗列了出来,以至于在最后自己测评的时候也大发感慨,这个算法有点不靠谱.不管怎么样,这个算法有时候还是有用的,所以还是列出来跟大家伙一起分享分享~~ PS:图像处理这一块博大精深,个人偶尔发现了点东西拿来分享.说的不好的地方,写得太糟的地方,诸位准备扔砖头还望淡定,淡定~~ 基本知识介绍 颜色直方图 颜色直方图是在许多图

一. Steps: 学习图片库--->处理图片(初步处理)--->校正.学习图片 二. Tesseract: 1. 采集图片库(一般每个出现的字符出现20次左右识别效果比较好),根据图片特点进行初步处理(二值化/灰度化/滤波/降噪等处理),并保存为.tif格式(x.tif): 2. 使用JTessBoxEditor ,将得到的.tif图片合并为一张图片(Tool->MergeTiff): 3. 下载安装tesseract-ocr-setup-3.01-1.exe: 4. 安装后,运行命令