最新工作中涉及到OCR的内容,用了百度的OCR精度不错,但是速度有点慢,看网上有提到Tesseract这一开源的项目,下载试了一试发现速度是比百度快不少,但是精度差很多,所以研究了下怎么可以提高识别的精度,发现可以通过训练识别库的方式,所以才有了这篇文章,按Tesseract官方的说法,训练有三种方式:一从头开始训练(官方不推荐...
Tesseract-OCR样本训练方法 一、简介 Tesseract是一个开源的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本,目前已支持60多种语言(包括中文)。 Tesseract最初由HP公司开发,后来由Google维护。 二、下载 1.从https://github.com/UB-Mannheim... ...
lang是语言 fontname是字体 比如我们要训练自定义字库 mjorcen字体名normal 那么我们把图片文件重命名 mjorcen.normal.exp0.jpg在转tif。 2、生成box文件。 tesseract mjorcen.normal.exp0.jpg mjorcen.normal.exp0 -l chi_sim batch.nochop makebox box文件和对应的tif一定要在相同的目录下,不然后面打不开。 3、...
Tesseract 命令行前面的两个是识别的图片,以及识别输出的文件名,文件名符合变量命名规范即可。-l num 其中num是自定义的语言,只要该语言在tessdata文件夹里面有对应的.traineddata文件就可以用,训练语言主要也是为了生成这个文件--psm 10 以整张图片视作一个文字进行识别 Tesseract 命令行参数最重要的三个是 -l,--...
前面用做Tesseract做文字识别的时候,一般网上教程称使用jTessBoxEditor训练(最终我试验发现对于中文的图片文字识别而言训练基本没什么卵用) 当然使用jTessBoxEditor训练新的文字还是可以的,当时我发现jTessBoxEditor训练基本的配置文件基本是文字以及文字的坐标于是我使用python脚本生成了对应的训练图片以及配置文件。先上个图: ya...
经过训练的Tesseract是一个开源的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,用于将图像中的文字转换为可编辑的文本。尽管Tesseract在OCR领域表现出色,但它仍然可能存在准确性方面的问题。 要提高Tesseract的准确性,可以采取以下措施: 图像预处理:对输入图像进行预处理可以提高Tesseract的准确性。预处理步骤包括图像...
训练步骤: 1:将jpg等格式图片灰度化后,转换为tif格式,按照tif中图片顺序构建.box标签文件,可以使用tesseract内置模型进行预标注: tesseract trainData.tif trainData -l chi_sim --psm 4 lstmbox tesseract trainData.tif trainData -l chi_sim --psm 4 makebox 上述两种生成预标注box文件方式区别在于:lstmbox...
tesseract ocr中文库训练 tesseract训练自己的字库 这两天在写识别身份证信息,发现tesseract-ocr识别字库中的中文chi_sim识别字体仍然有乱码出现,识别率不是很高,所以各种百度找准确率高的字库,结果就是自己创造,下面就说步骤,很简单哦,大家直接按照步骤完成就好啦!
简介:本文介绍了如何从头开始训练Tesseract 5 LSTM识别库,以满足特定场景下的高精度OCR需求。同时,引入了百度智能云文心快码(Comate)作为辅助工具,帮助用户更高效地进行OCR处理与模型优化。通过详细步骤,本文指导用户完成环境准备、数据处理、模型训练、应用与优化等关键流程。
训练中文,可以使用如下命令:注意-l是英文字母l,不是数字1。 tesseract myfontlab.normal.exp0.tif myfontlab.normal.exp0 -l chi_sim batch.nochop makebox 1. 用jTessBoxEditor打开tif文件,然后根据实际情况修改box文件。如下图,这提示一下,大家都应该会操作了。注意如果你有很多数据,它可能会分页,需要你逐页...