今天讲如何通过emgucv中的函数来实现文字识别.总体的过程可以分为以下几步: 1.读取要识别的图片 2.对图片进行灰度变换 3.调用emgu.cv.ocr的类tessract中的recognize方法识别 4.通过getcharact方法读取识别出的字符 5.通过gettext方法返回一个string类型的字符串,包含被识别字符 读取图片的话,有俩种方法,第一种是在新建mat或者image<Tcolor,Tdeep>类的时候直接指定图片路径path 第二种是通过opendialog类通过指定

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.介绍     快过年了,博主的新应用-屏幕取词之了老花镜的编码工作也在紧锣密鼓的进行中.下面分享一下这个应用中的核心功能ocr,也就是图片识词功能.先来看下我的实现效果.上图是在网上随便截下来的一个带有英文的页面,下图是我的应用的实现效果.   2.实现    (1)首先要下载我的源码和语言包,博客下方会给出地址.(源码设为10分,是想让大家珍惜别人的劳动成果)     (2)把代码中的lib中的两个文件

1. 环境准备 1.1 下载 下载Tesseract-OCR安装包,地址为: https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-w32-setup-v4.0.0-beta.1.20180608.exe 参考链接:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 1.2 安装 双击安装,语言库部分选择math,chinese simplified. 1.3 添加环境变量 将Tesseract-OCR

网上的手写板模板不少,但是支持中文识别的却不多,而且基本上都收费的,毕竟别人的中文库凭什么免费提供给你(说好的开源呢?说好的开源呢? ←_←) 好了,进入主题,myscript.js,在官网其实我并没有发现它支持中文识别的,在我放弃它的时候,我老大发了两个网址给我: http://www.bootcdn.cn/myscript/ http://myscript.github.io/MyScriptJS/components/myscript/demo/index.html 进去一看,竟然支持中文

具体效果实现: 第一次由于设备问题所以只训练了是一些个简单的字: 第二选了23个字训练了3000在字迹清晰下能够识别: 类似于默,鼠,鼓,这类文字也能识别,由于训练数据的问题,在测试的时候应尽量写在正中间 中文手写数据集下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1DCDUGmSEtxyFpuxBKVqMnQ 提取码:zzos 项目完整python源代码下载:前去下载

ffprobe -show_entries frame_tags=lavfi.ocr.text -f lavfi -i "movie=in.tif,ocr=datapath=tessdata:language=chi_sim:whitelist=" > ocr.txt Note: 识别中文时 whitelist 一定要设置为空; 默认是英文字母和数字, 无法识别中文

1,下载安装Tesseract-OCR 安装,链接地址https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ ​ 2,安装成功 tesseract -v 注意:安装后,要添加系统环境变量 ​ 3,cmd指定目录到 cd C:\Work\BlogsTest\TestPic,要识别图片的文件夹 识别:tesseract test.png result -l chi_sim ​ 识别成功的效果,result.txt文件会自动生成 ​ 要注意:Tesseract-OCR的

上一篇说tcl中文乱码是因为我写了个bat调用该脚本,但是脚本中的中文路径是乱码.今天刚好有时间进行解决下: 首先看看调用代码 "./bin/base-tcl8.6-thread-win32-x86_64.exe" 123.tcl pause 上面就是所用bat文件,是调用tcl安装好之后的执行文件把脚本传入来实现脚本的运行. 但是为什么是乱码,把上面exe的路径直接写入安装目录下的exe,是没有问题,但是换成另外目录然后拷贝安装环境的bin目录来执行就是乱码.对比下两者的文件列表完全

USB接口模拟COM串口驱动程序 HSM USB Serial Driver 链接: https://pan.baidu.com/s/1aOV-Fz0OYdQGc5dMmkHzgg 提取码: fwgt 霍尼韦尔EZConfig 用来设置扫码枪的程序,需要把扫码枪设置到串口模式.也可以不用这个软件,直接扫码设置. 链接: https://pan.baidu.com/s/1aW4hB-gH6uHUsKaQvJSwkA 提取码: he46 public partial class Form1 : Fo

这个破东西,折腾了快1个小时,网上的教材太乱了. 我解决的主要是windows的问题 先下载exe.(一看到这个,我就有种预感,不妙) https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 选好自己的机型, 最新版的,可能会采坑啊 安装时可以添加支持的语言包,如下界面最后一个选项点开选择,我们可以选择简体中文 Chiness(Simplified).多选几个吧 然后下一步. 完成后,添加环境变量 第一个环境变量 再配第二环境变量 我的机器运行提示要在这里找tes

本文来源:http://blog.csdn.net/wanghui2008123/article/details/37694307 本文参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aa166780101cji7.html 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. Tesseract:开源的OCR识别引擎,初期Tesseract引擎由HP实验室研发,后来贡献给了开源软件业,后经由Go

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

http://blog.csdn.net/wsk1103/article/details/54173282 java中识别文字比较简单,使用的软件是tesseractocr(使用的版本是3.02,3以后的版本才支持中文),这个软件需要安装在本地电脑中,安装的过程中全部都按照默认进行安装(以便于Java直接调用), 下载地址http://download.csdn.net/detail/wsk1103/9731338. 该软件默认的识别的是英文,如果相要能识别中文,需要将中文的训练文本chi_si

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

到http://download.csdn.net/detail/wanghui2008123/7621567下载中文简体包 然后找到tessdata目录,把eng.traineddata替换为chi_sim.traineddata,并且把chi_sim.traineddata重命名为eng.traineddata ok,现在中文识别基本达到90%以上了 本文参考:http://www.aichengxu.com/view/9506028

--------------------------------------------------低调的分割线--------------------------------------------------- Linux下有两个重要的编程准则,甚至是设计哲学,就是:模块原则(使用简洁的借口拼合简单的部件)和组合原则(设计时考虑拼接组合).在Linux 下面有无数个小程序,体积小,功能简单.但是当我们将它们按一定的方式组合起来以后,它们 几乎无所不能.命令行的一个很大的好处就是方便组合.试想

使用的是python的pytesser模块,原先想做的是图片中文识别,搞了一段时间了,在中文的识别上还是有很多问题,这里做记录分享. pytesser,OCR in Python using the Tesseract engine from Google.是谷歌OCR开源项目的一个模块,可将图片中的文字转换成文本(主要是英文). 1.pytesser安装 使用设备:win8 64位 PyTesser使用Tesseract OCR引擎,将图像转换到可接受的格式,然后执行tesseract提取出文

以前都是安装的中文Ubantu,但是有时候用命令行的时候中文识别不好,会出现错误,所以这次安装了英文版,但是安装后发现输入法不好用,于是就要自己安装输入法. 安装环境为Ubantu13.04 1.卸载Ubantu默认的ibus输入法 sudo apt-get remove ibus 2.安装im-switch sudo apt-get install im-switch 3.添加Fcitx源: sudo add-apt-repository ppa:fcitx-team/nightly 4.安装

一.环境搭建 (基于VS2010) 1.下载安装 tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe 安装包 ,安装时候最好是在FQ的情况下安装.(安装一点要勾选 Tesseract development files 选项). 安装包下载地址:链接:http://pan.baidu.com/s/1pKAbyvp 密码:iicm 2.解压tesseract-3.02.02-win32-lib-include-dirs.zip覆盖到tesseract-ocr安装目录下. 链接:http

简单识别 1.一般思路 验证码识别的一般思路为: 图片降噪 图片切割 图像文本输出 1.1 图片降噪 所谓降噪就是把不需要的信息通通去除,比如背景,干扰线,干扰像素等等,只剩下需要识别的文字,让图片变成2进制点阵最好. 对于彩色背景的验证码:每个像素都可以放在一个5维的空间里,这5个维度分别是,X,Y,R,G,B,也就是像素的坐标和颜色,在计算机图形学中,有很多种色彩空间,最常用的比如RGB,印刷用的CYMK,还有比较少见的HSL或者HSV,每种色彩空间的维度都不一样,但是可以通过公式互相转换.