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...
13.新合并的end.traineddata就有你训练的数据了。
1. 应用训练好的模型 将训练好的模型文件(.traineddata)复制到Tesseract的tessdata目录下,即可在OCR识别过程中使用。结合文心快码(Comate)的API接口,可以将训练好的模型集成到更复杂的OCR系统中。 2. 持续优化 根据实际应用场景的需求,持续收集新的训练数据并对模型进行微调训练,以进一步提升识别精度和泛化能力。文心快...
训练集预测:使用训练好的模型对训练集和测试集进行预测。 性能评价:通过计算准确率来评估模型在训练集和测试集上的性能。 结果可视化:通过图形展示训练集和测试集中的真实值与模型的预测结果之间的比较,以及测试集的混淆矩阵。 程序用途:该程序可用于构建和训练深度学习模型,特别适用于分类任务。用户可以根据自己的数据...
1. 生成待训练数据(官方 best版本的chi_sim 中文字库训练样本为 12MB 左右的文本,全部生成图片的话会过大,所以这里指定最多生成 5 页文字) (1)best版本的traineddata移动到/usr/local/share/tessdata/ 目录,eng必须存在。而且必须用best版本 (2)生成待训练数据(官方 langdata 中中文字库训练样本为 25MB 左右...
解释:这一步操作,实际上是利用 text2image 将要训练的样本文字转换为 tif 图片,生成的图片中的文字都是校正好的,可以自己打开看一下。这样一来,我们知道生成的图片对应的正确文字,我们就可以拿来与官方现有训练好的数据进行评估。即:用官方现有的训练字库来识别生成的图片,将识别结果,与我们生成时已知的文字进行对比...
1.训练数据 打开jTessBoxEditor(启动文件为train.bat),合并图片产生一个tif文件 产生一个box文件用于训练 tesseract VeriCode.font.exp1.tif VeriCode.font.exp1 batch.nochop makebox 人工检查不能识别的数据,进行修正。(具体如何训练查看其他文章) 产生一个tr尾缀文件 ...
Tesseract 的训练过程主要包括以下几个步骤: 【收集数据】 在开始训练之前,首先需要收集大量的图像数据,这些数据应包含各种不同的场景、字体和语言。这些数据可以从网上公开的资源中获取,也可以使用自己的数据集。 【数据预处理】 收集到的数据需要进行预处理,以便训练模型。预处理主要包括图像的清洗、归一化、裁剪等操...
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(官方不推荐使用此方法);二对现有模型进行微调训练;三对现有模型的部分神经元网络进行训练,本文是使用的方式一,从头始开始训练完全符合自己需要的字库,废话少说下面开始一步步...