使用 Tesseract 识别文字

本文介绍了如何使用NuGet包快速集成TesseractOCR引擎进行图片文字识别,提到了识别率较低时的处理方法以及如何通过训练字库来提高识别准确性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 Tesseract 识别率有点低,使用nuget直接加载 Tesseract,简单几行代码就可以识别图片中的文字

            using (TesseractEngine engine = new TesseractEngine("C:\\tessdata_chi_sim-master\\best", "chi_sim", EngineMode.Default))
            {
                using (var img = Pix.LoadFromFile("c:\\1.jpg"))
                {
                    using (var page = engine.Process(img))
                    {
                        var text = page.GetText();
                        return text;
                    }
                }
            }

 如果需要提高识别率也可以自己训练字库

 

<think>嗯,用户想在.NET MAUI中使用Tesseract实现图片文字识别。首先,我得确认Tesseract在.NET MAUI中的可行性。Tesseract是一个开源的OCR引擎,.NET有封装库比如Tesseract.NET,但MAUI的环境可能有不同的配置需求。 接下来,用户需要教程和示例代码。我应该先列出必要的步骤,比如安装NuGet包、准备语言包、处理图像路径等。MAUI的文件系统访问可能有特定要求,特别是不同平台(Android、iOS)的文件路径处理,这点需要注意。 然后,示例代码部分需要适配MAUI。可能需要使用MAUI的FilePicker来选择图像,或者处理从相机捕获的图片。同时,TesseractEngine的初始化需要正确的语言包路径,可能需要将训练数据文件包含在项目中,并设置为嵌入式资源,再在运行时复制到应用目录。 另外,异常处理也很重要,比如捕获并显示错误信息。还要考虑MAUI的权限问题,比如访问存储或相机的权限是否需要额外配置。 最后,生成相关问题时要围绕用户可能遇到的后续问题,比如性能优化、多语言支持、图片预处理等。还要确保引用正确,用户提供的引用[^1]是关于控制台应用的代码,需要调整到MAUI的环境中。</think>### .NET MAUI 使用 Tesseract 实现图片文字识别教程 #### 一、环境准备 1. 安装 NuGet 包 ```xml <PackageReference Include="Tesseract" Version="5.3.0" /> <PackageReference Include="Tesseract.Drawing" Version="5.3.0" /> ``` 2. 下载语言包:从 [tesseract-ocr/tessdata](https://github.com/tesseract-ocr/tessdata) 下载 `chi_sim.traineddata`(中文)等训练文件 #### 二、关键实现步骤 1. 添加训练文件到项目 - 创建 `tessdata` 文件夹 - 设置文件属性为 `EmbeddedResource` 2. 初始化 OCR 引擎 ```csharp using Tesseract; async Task<string> RecognizeText(byte[] imageData) { try { // 将训练文件复制到应用目录 var tessDataPath = Path.Combine(FileSystem.AppDataDirectory, "tessdata"); if (!Directory.Exists(tessDataPath)) { Directory.CreateDirectory(tessDataPath); using var stream = await FileSystem.OpenAppPackageFileAsync("chi_sim.traineddata"); using var destFile = File.Create(Path.Combine(tessDataPath, "chi_sim.traineddata")); await stream.CopyToAsync(destFile); } using var engine = new TesseractEngine(tessDataPath, "chi_sim", EngineMode.Default); using var img = Pix.LoadFromMemory(imageData); using var page = engine.Process(img); return page.GetText(); } catch (Exception ex) { Debug.WriteLine($"OCR Error: {ex}"); return string.Empty; } } ``` #### 三、完整使用示例 ```csharp // 选择图片文件 var fileResult = await FilePicker.Default.PickAsync(new PickOptions { PickerTitle = "选择识别图片", FileTypes = FilePickerFileType.Images }); if (fileResult != null) { // 转换为字节数组 using var stream = await fileResult.OpenReadAsync(); using var memoryStream = new MemoryStream(); await stream.CopyToAsync(memoryStream); // 执行 OCR 识别 var result = await RecognizeText(memoryStream.ToArray()); await DisplayAlert("识别结果", result, "确定"); } ``` #### 四、注意事项 1. Android 需添加权限: ```xml <uses-permission android:name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE" /> <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" /> ``` 2. iOS 需在 `Info.plist` 添加: ```xml <key>NSPhotoLibraryUsageDescription</key> <string>需要访问相册选择图片</string> ``` 3. 图片建议预处理:灰度化、二值化、分辨率调整到 300dpi 以上可提升识别率[^1]
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