二、调用 chi_sim 的基本示例 在了解了如何安装 Tesseract 和pytesseract之后,我们可以开始进行文本识别。以下是一个简单的示例代码,演示如何使用pytesseract和chi_sim语言包进行中文文字识别: importpytesseractfromPILimportImage# 指定 Tesseract 可执行文件的路径(如果已经添加到环境变量中,可以省略此步骤)# pytesseract.p...
51CTO博客已为您找到关于python chi sim的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及python chi sim问答内容。更多python chi sim相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
lang参数可以指定识别的语言类型,这里我们使用了eng,表示英文。如果验证码是汉字,设置为chi_sim即可。 识别数字字母混合的验证码 当验证码中既包含数字又包含字母时,需要对识别的方法进行修改,下面介绍一种简单的处理方法,即通过二值化和降噪处理来增加识别率。 二值化处理 二值化处理就是将图片中的所有像素转换为...
# 使用pytesseract进行OCR识别 # 注意:对于中文识别,需要指定语言包为'chi_sim' text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim') # 打印识别结果 print(text) 实际应用与优化 1. 识别准确率提升 OCR的准确率很大程度上取决于图像的质量。为了提高识别准确率,可以对图像进行预处理,如灰度化、二值化...
下载简体中文语言数据文件,也就是 chi_sim.traineddata 文件。你可以从 Tesseract GitHub 仓库的 tessdata 目录下找到这些数据文件:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/blob/main/chi_sim.traineddata。 下载相应的训练数据文件( .traineddata 文件)到你的本地计算机上。
这段代码的意思是用pytesseract库将图片中的字符串转换为字符。lang参数可以指定识别的语言类型,这里我们使用了eng,表示英文。如果验证码是汉字,设置为chi_sim即可。 识别数字字母混合的验证码 当验证码中既包含数字又包含字母时,需要对识别的方法进行修改,下面介绍一种简单的处理方法,即通过二值化和降噪处理来增加识别...
默认包含英文字库如果,觉得一次下载那么多语言占空间,又或者觉得网速慢,也可以选择单独安装中文字库;字库下载地址:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata打开后,直接搜索chi_sim.traineddata,这个代表的就是中文,下载下来;然后找到刚刚tesseract安装目录,里面会有一个叫tessdata的目录,直接把刚下载的语言包放到这个...
对于中文印章,你可能需要下载并安装chi_sim或chi_tra模型。 图像质量:图像质量直接影响识别准确率。如果可能,尽量获取更高分辨率、更清晰的印章图像。 参数调整:Tesseract和OpenCV都有许多参数可以调整,以优化识别效果。尝试不同的阈值、形态学操作等,找到最适合你数据的配置。 错误处理:识别结果中可能包含错误或噪声...
并将训练好的模型文件 chi_sim.traineddata 放入该目录中,这样安装就完成了。 2.cnocr 识别图片的中文 cnocr 主要针对的是排版简单的印刷体文字图片,如截图图片,扫描件等。目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。 尽管它分别提供了单行识别函数和多行识别函数,但在本人实测下,单行识别函数的效果非...
Python3 tesseract加载chi_sim异常停止工作 原因: chi_sim.traineddata 和 tesseract3.0.2 版本不一致; 解决方案: 下载tesseract3.0.2对应版本的中文字体库chi_sim.traineddata,替换即可;