这篇文章基于Python3.x,假设我们已经安装了 Pytesseract 和 OpenCV。Pytesseract 是一个 Python 包装库,它使用 Tesseract 引擎进行 OCR。因此,如果我们没有安装 tesseract 引擎,请从https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki下载并安装它,并正确设置 TESSDATA_PRE
一、技术栈解析与准备工作 1.1 核心工具链 OpenCV:计算机视觉库,负责图像处理与几何变换; Tesseract:开源OCR引擎,支持多语言文字识别; PyQt5:GUI框架,构建实时预览界面; NumPy:矩阵运算支持。 1.2 环境配置 # 安装依赖库pip install opencv-python pytesseract numpy pyqt5# 安装Tesseract引擎(Windows)# 1. 下载安装...
安装OpenCV:通过pip安装opencv-python。 安装Tesseract OCR: 下载并安装Tesseract(官网)。 确保Tesseract的可执行文件路径被添加到系统的环境变量中。 使用Python的pytesseract库作为Tesseract的接口,通过pip安装pytesseract。 二、图像预处理 在将图像送入Tesseract之前,进行适当的预处理可以显著提高识别准确率。以下是一些常用...
Tesseract:Tesseract是一个开源的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,由Google开发。它能够识别图像中的文字,并将其转化为可编辑和可搜索的文本。 OpenCV:OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。它可以用于图像的读取、处理、分析和识别等任务。 分类: Tesseract和OpenCV...
OpenCV从入门到精通实战(二)——文档OCR识别(tesseract) 导入环境 导入必要的库 numpy: 用于处理数值计算。 argparse: 用于处理命令行参数。 cv2: OpenCV库,用于图像处理。 import numpy as np import argparse import cv2 1. 2. 3. 设置命令行参数 ap = argparse.ArgumentParser()...
结合Tesseract这样的OCR引擎,我们可以构建出高效且准确的OCR解决方案。 一、OCR概述 OCR技术主要包括图像预处理、字符分割、特征提取、字符识别及后处理五个步骤。其中,图像预处理是提升OCR效果的关键。 二、环境搭建 首先,确保你的开发环境已安装Python、OpenCV和Tesseract。以下是安装Tesseract(以Ubuntu为例)的示例命令:...
opencv调用Tesseract 库 opencv template OpenCv提供cv::matchTemplate()进行模板匹配,该函数不基于直方图,而是使用一个图像块在输入图像上进行“滑动”,并使用设置的匹配方法进行比较。 函数声明: void cv::matchTemplate( cv::InputArray image, // input image to be searched,8U or 32F, size W-by-H...
使用Tesseract,我们提取出车牌文本。在这里,config='--psm 8'这个配置参数可优化Tesseract,使其专注于单行文本的识别。 步骤五:展示OCR准确率仪表盘(仅作演示) 为了形成一个完整的解决方案,我们还要展示一个仪表盘,展示在多张图像上的OCR准确率情况。 import pandas as pd import seaborn as sns # Import seaborn...
步骤四:使用Tesseract OCR提取文本 在分离出车牌区域后,我们将应用Tesseract OCR来读取上面的字符。 使用Tesseract,我们提取出车牌文本。在这里,这个配置参数可优化Tesseract,使其专注于单行文本的识别。 步骤五:展示OCR准确率仪表盘(仅作演示) 为了形成一个完整的解决方案,我们还要展示一个仪表盘,展示在多张图像上的OC...
java - 使用OpenCV + Tesseract识别图片验证码 tesseract tesseract-ocr/tesseract: 是一个开源的光学字符识别(OCR)引擎,适用于从图像中提取和识别文本。特点是可以识别多种语言,具有较高的识别准确率,并且支持命令行和API调用。 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tesseract ...