Tesseract-ocr 工具使用记录

本文介绍如何下载并配置Tesseract OCR工具,通过jTessBoxEditor进行字库训练的方法。包含环境变量设置、命令行使用及图片处理流程。

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

 1、很多地方可以下载Tesseract-ocr工具,同时下载jTessBoxEditor方便之后的训练使用

2、下载Tesseract-ocr后可以放在任何地方,但是需要设置环境变量,或者在CMD当中调用的时候指定路径

      在CMD当中的使用方法   Tesseract + 需要识别图片路径名称 + 返回结果路径名称 + ‘-l’ + 语言名称

                                     例如  tesseract c:\a.png c:\result -l eng      识别c:\a.png图片   结构返回c:\result(此处返回的文件是txt文件,但是此处不用加txt扩展名)  -l eng(使用eng的字库识别,也可以使用别的字库)

3、使用jTessBoxEditor进行训练自己的字库,推荐http://www.tuicool.com/articles/zY7jQbM这篇文章,只是文章中的命令行可以利用工具上的菜单实现

4、利用jTessBoxEditor步骤简介

      1、先将需要训练的图片保存在一个文件夹下

      2、在jTessBoxEditor当中设置

               设置tesseract程序的路径

              设置需要被学习的图片路径(需要注意的,如果有多张图片,需要先使用Tools->merge TIFF 命令将多张图片合成为一张,选择的时候需要按住shift多选)

          选择好路径后可以在此填写字库名  都设置完后需要给图片生成box文件以用于下一步的修正      选择此项目,然后点RUN,就会自动生成box文件了

         接着就是修正初步识别的文字了,选择第二项 box editor,点open,后选择之前需要被学习的图片就能进行修正了,修正好了点击save保存,之后再来到

第一页的trainer 选择点run就会自动生成字库了,之后可以选择

validate进行测试了,生成的字库会在图片同级目录下

 

 

 

 

 

 

          

 

 

 

           

转载于:https://www.cnblogs.com/gtsup/p/7065946.html

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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