Tesseract-OCR编译及ViewerDebugging使用

本文介绍了如何在Windows 10环境下,使用Visual Studio 2013编译Tesseract-OCR和Leptonica。首先讲解了Leptonica这个图像处理库及其依赖库,接着详细阐述了编译过程,包括下载源码、配置编译环境,最后提到了ViewerDebugging调试工具的使用,并展示了简单的命令行测试和调试效果。

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       OCR(Optical Character Recognition):光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别,获取的过程。


一、简介

       Tesseract-OCR依赖图像库Leptonica。 Leptonica是一个开源的图像处理和图像分析库。它主要包括的操作有:位图操作、仿射变换、形态学操作、连通区域填充、图像变换及像素掩模、融合、增强、算术运算等操作。

       在使用Leptonica的时候,它依赖于开源的zlib、libjpeg、libpng、libtiff、giflib。

(1)zlib是一个很好的压缩、解压缩库。它的license是zlib授权,类似BSD。

(2)libjpeg是一个完全用C语言编写的库,包含了被广泛使用的JPEG解码、JPEG编码和其它的JPEG功能的实现。它的license类似BSD。

(3)libpng是官方的PNG参考库,它支持几乎所有的PNG功能,它也是可扩展的。它使用zlib库作为压缩引擎。它的license是permissive free software license,类似BSD。

(4)libtiff是一个用来读写TIFF文件的开源库,它依赖于libjpeg和zlib。它的license是BSD。

(5)giflib是一个读、写GIF图像的开源库,它的license类似BSD。


二、编译环境搭建

1、系统平台:windows10  -   VS2013

2、Leptonica编译,可以直接从以下路径下载对应的VS版本:

https://github.com/charlesw/

### 编译 Tesseract-OCR 的方法 对于希望从源码编译 Tesseract-OCR 的用户来说,可以遵循以下指南来完成这一过程。这不仅适用于 Linux 平台,在其他支持的操作系统上也基本相同。 #### 准备工作环境 确保开发环境中已安装必要的依赖库,这些通常包括 CMake、Git 和一些基础的构建工具包。在基于 Red Hat 或 CentOS 的发行版中可以通过 `yum` 来获取所需资源[^2]: ```bash sudo yum groupinstall "Development Tools" sudo yum install cmake git pkgconfig libtool autoconf automake wget ``` 而在 Ubuntu 及其衍生版本,则推荐使用 APT 包管理器进行准备: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config libleptonica-dev \ libjpeg-dev zlib1g-dev libpng-dev libtiff-dev libwebp-dev ``` #### 获取最新稳定版源代码 前往官方 GitHub 发布页面下载最新的压缩包文件[^3],或者通过 Git 命令克隆仓库到本地机器: ```bash git clone https://github.com/tesseract-ocr/tesseract.git cd tesseract ``` #### 配置项目并启动编译流程 利用 CMake 工具来进行项目的配置与编译操作。如果遇到特定版本如 3.05 版本存在兼容性问题或其他异常情况时,可能需要调整某些参数设置以适应当前系统的特性[^1]: ```bash mkdir build && cd build cmake .. make -j$(nproc) ``` #### 执行安装命令 当确认所有测试均无误之后,执行如下指令正式将程序部署至目标路径内: ```bash sudo make install sudo ldconfig ``` #### 测试验证安装成果 最后一步是检验新安装好的 OCR 引擎能否正常运作。创建简单的图像样本用于识别处理,并调用命令行接口查看返回的结果是否符合预期。 ```bash tesseract test.png stdout ```
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