第151 行,我们设置 Tesseract config 参数(英语、LSTM 神经网络和单行文本)。 注:如果你获取了错误的 OCR 结果,那么你可能需要使用本教程开头的指令配置 --psm 值。 第152 行,pytesseract库进行剩下的操作,调用 pytesseract.image_to_string,将 roi 和 config string 输入其中。 只用两行代码,你就使用 Tesseract...
在pytesseract中的使用方法是添加config参数:config='--psm 0 -c min_characters_to_try=5' 下面介绍一下psm和oem这两个选项。 图片分割模式(PSM) tesseract有13种图片分割模式(page segmentation mode,psm): 0— Orientation and script detection (OSD) only. 方向及语言检测(Orientation and script detection,O...
-l chi_sim 表示用简体中文字库(需要下载中文字库文件,解压后,存放到tessdata目录下去,字库文件扩展名为 .raineddata 简体中文字库文件名为: chi_sim.traineddata) -psm 7 表示告诉tesseract code.jpg图片是一行文本 这个参数可以减少识别错误率. 默认为 3 configfile 参数值为tessdata\configs 和 tessdata\tesscon...
tesseract.exe imagename|imagelist|stdin outputbase|stdout [options…] [configfile…] 1. 这里第1个参数是imagename|imagelist|stdin,可以是单个图片文件名称、多个图片文件组成的清单或者标准输入stdin,第2个参数是outputbase|stdout,可以是输出文件名称或者标准输出stdout,options选项可以配置语言种类、设置识别引擎、...
使用Tesseract进行光学字符识别的基本命令格式是:tesseract imagename outputbase [options...] [configfile...]。 imagename是要进行识别的图像文件的名称(或图像列表或stdin)。 outputbase是输出识别结果的文本文件的名称(或stdout)。 [options...]是可选的参数,用于控制识别过程和结果。 [configfile...]是可选...
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。
importjava.io.IOException;publicclassTesseractTrainingExample{publicstaticvoidmain(String[]args){// 执行训练命令try{// 设置训练数据路径String trainingDataPath="/path/to/training/data";// 设置训练配置文件路径String configFile="/path/to/config/file";// 构建训练命令String command="tesseract "+training...
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng', config='--oem 1 --psm 6') print(text) 其中,`input.jpg` 是待识别的图像文件。 五、示例 假设有一个名为`example.jpg` 的图像文件,其中包含一段英文文本。可以使用以下命令将其转换为文本文件: tesseract example.jpg output.txt --oem 1 -...
we get additional constraints# from script consistency.stopper_nondict_certainty_base -2# Force use of a single x-height mode when the text is written horizontally.# This information could come from the unicharset (script_has_xheight), but# it is better in the config file so as to be ava...