文中测试了3.0和4.0两个版本.发现3.0识别效率不准确,需要训练词库.4.0识别效率就比较高了,而且支持结果生成pdf.txt等格式.所以推荐使用4.0版本. 这个工具可以用在爬虫的时候获取验证码进行识别且自动输入验证码的功能. git地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 下载地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 1.下载安装 我下载的是 3.05.01,自带了中文词库. 下载完成后

注:目前仅说明windows下的情况 前言 网上已经有大量的tesseract的识别教程,但是主要有两个缺点: 大多数比较老,有部分内容已经不适用. 大部分只是就英文的训练进行探索,很少针对中文的训练. 接下来尽可能详细的介绍自己tesseract训练中文识别的经验. 本文中使用的tesseract版本为3.05; 为什么用3.05呢? 从官方文档上看4.0版本(windows版本于2017年1月30号发布)显著的提高了识别率,同时也加大了性能的消耗.理论上我是应该用4.0.但这不是重点.重点是

关于中文的识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了,所以自己亲身试用一下,分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路. 文中所用到的身份证图片资源是百度找的,如有侵权可联系我删除. 一.准备工作 1.下载Tesseract-OCR引擎,注意要3.0以上才支持中文哦,按照提示安装就行. 2.下载chi_sim.traindata字库.要有这个才能识别中文.下好后,放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面. 3.下载jTessBoxEditor,这个是用来训练字库

国内最专业的OCR软件只有2家,清华TH-OCR和汉王OCR,看了很多的OCR技术 发现好多对英文与数字的支持都很好,可惜很多都不支持中文字符.Asprise-OCR,Tesseract 3.0以前的版本,都不支持中文,其实我用了下Asprise-OCR算是速度比较的快了,可惜他鄙视中文,这个没有办法,正好这段时间知名的开源OCR 引擎Tesseract 3.0版本发布了,他给我们带来的好消息就是支持中文,相关的下载项目网站是:http://code.google.com/p/tesseract

关于中文的识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了,所以自己亲身试用一下,分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路. 文中所用到的身份证图片资源是百度找的,如有侵权可联系我删除. 一.准备工作 1.下载Tesseract-OCR引擎,注意要3.0以上才支持中文哦,按照提示安装就行. 最后下载4.0版本 2.下载chi_sim.traindata字库.要有这个才能识别中文.下好后,放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面. https://github.com

上篇文章简单的学习了tesseract-ocr识别图片中的英文(链接地址如下:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9428909.html),看起来效果还不错,所以这篇文章继续深入学习tesseract-ocr识别图片中的中文. 一,准备中文字库 下载chi_sim.traindata字库.要有这个才能识别中文.下好后,放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面.(注意下载字库,一定要看库对应的tesseract版本下载) 为什么强调版本呢 ,

OCR(Optical Character Recognition):光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别,获取的过程. 首先,需要安装 tesseract-ocr(tesseract OCR识别引擎) .pytesseract 和 tesseract(这个是在终端自己用命令识别图片时候用的) sudo pip install pytesseract sudo apt-get install tesseract sudo apt-get install tesseract-ocr 附

转自:https://www.cnblogs.com/lcawen/articles/7040005.html 关于中文的识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了,所以自己亲身试用一下,分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路. 文中所用到的身份证图片资源是百度找的,如有侵权可联系我删除. 一.准备工作 1.下载Tesseract-OCR引擎,注意要3.0以上才支持中文哦,按照提示安装就行,Windows下:https://github.com/UB-Mannheim/tesse

JMeter中文返回乱码 结果树响应数据中文返回乱码 其实有几个方法: 在线程组->http请求的字符集里设置 ​ 在http 消息管理头中设置 ​ 3.如果以上方法还没有解决,请打开安装目录 apache-jmeter-3.1/bin/jmeter.properties 文件 找到#sampleresult.default.encoding=ISO-8859-1 将注释去掉,改成如下: sampleresult.default.encoding=UTF-8 ​ 重启Jmeter, 再试下就可以

自学Python之路 自学Python1.5-Centos内python2识别中文 方法一,python推荐使用utf-8编码方案 经验一:在开头声明: # -*- coding: utf-8 -*-当然,也可以写成:# coding:utf-8 经验二:遇到字符(节)串,立刻转化为unicode,不要用str(),直接使用unicode() unicode_str = unicode('中文', encoding='utf-8')print unicode_str.encode('utf-8'

erlang更新到R17已有一段时间了.公司项目打算从旧版的erlang迁移到R17,却不料有不少的困扰,当中一个问题是中文问题. 这个问题非常easy重现:新建一个文件t.erl.保存为utf-8无bom格式 -module(t). -export([test/0]). test() -> ["我", <<"我">>]. 在旧版的erlang中,以下的代码能正常工作.结果就是: Eshell V5.9.1 (abort with ^G

用tesseract识别名片,无任何训练 数字,字母识别的准确率比较高,没有错误,规范的汉字识别的还可以,比如名片背面,正面的就错误比较多了: 没有任何训练,识别的还算可以了:我们主要要的电话和QQ 712 wget https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/blob/master/chi_sim.traineddata 713 ls -lth 714 rm chi_sim.traineddata #下载太慢了,还是用浏览器下载快,然后上传过去 715

用 Selenium 包实现网页自动化操作的案例中,发现很多网页都因 需输入图形验证码而导致实验无法进行 . 解决的办法就是对验证码进行识别 . 识 别的方法之 一 是通过图形处理包将验证码的大部分背景去除,再用 OCR COptical Character Recognition ,光学字符识别)来识别出图片文字 . 不同的图形验证码需要 不同图形处理技术去除背景 简单的 OCR-丁esseract 包 Tesseract 是一个流行的 OCR 链接库,最初是由惠普公司(田)在 1985 年开

在查看结果是中出现乱码时:jmeter的bin目录下的jmeter.properties下最下面添加sampleresult.default.encoding=UTF-8后重新打开工具就好了 在接口的Body Data出现乱码时:jmeter的bin目录下的jmeter.properties下最下面添加jsyntaxtextarea.font.family=Hack,重新打开工具,在接口中post方式后面Content Encoding输入utf-8

安装 tesseractbrew install tesseract 加入环境变量export TESSDATA_PREFIX=/usr/local/Cellar/tesseract/4.1.0/share/tessdata 查看安装位置bogon:verify macname$ brew list tesseract/usr/local/Cellar/tesseract/4.1.0/bin/tesseract/usr/local/Cellar/tesseract/4.1.0/include/t

原文链接:http://www.cnblogs.com/alex-blog/articles/2714984.html   项目主页地址:http://code.google.com/p/tesseract-ocr/ 相关资源下载地址:http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list 需要下载的资源有: 1.tesseract-ocr-setup-3.01-1.exe 因我本地为windows系统,所以用这个 2.chi_sim.trai

当我浏览http://code.google.com/p/tesseract-ocr并下载了几个文件下来之后顿时感到一头雾水,不知该如何下手.网上看到有人在linux操作系统下的实现, 如: 利用开源程序(ImageMagick+tesseract-ocr)实现图像验证码识别 但却很少看到在windows下的相关文章介绍. 接下来我将一步步讲述如何采用tesseract-ocr识别含有中文的图片. 1.下载tesseract-ocr(注意3.0版本之后才支持中文的识别) tesseract-oc

一.背景 之前在博文中介绍在python中如何调用tesseract ocr引擎,当时主要介绍了shell模式,shell模式需要安装tesseract程序,并且效率相对略低. 今天介绍api形式的调用方式,因为博主主要是基于windows环境进行开发,所以这里的api调用主要是指dll调用(linux之类是.so调用) 二.tesseract dll下载网址 https://github.com/charlesw/tesseract 这个网址中包含了编译好的exe及dll文件,而且x86,x6

心路历程: 在Controller中return 对象的时候,对象中的属性值中文部分在浏览器中 显示为问号?? 然后结果是这样的:?? 尝试排查原因: 中文乱码常有以下三种: 1.request.response里面的这个编码设置2.Tomcat 编码设置3.数据库编码设置 逐一排查:首先我直接return “中文”:结果还是乱码.数据库编码   排除: 然后我写了个过滤器: @WebFilter(filterName = "myFilter", urlPatterns = "

在gbk的程序中,直接使用json_encode编码包含中文字符的数组,将会返回null. 解决方法: 1.把程序文件编码改为utf8 2.使用mb_convert_encoding把编码转换为utf8,不建议使用iconv函数,该函数转个别字符时会报错