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为什么要使用tesstrain Tesseract固然很方便，便于使用，在开源OCR识别项目中属于翘楚。但是它也有局限，即tesseract4.0以后，图片样本都是自动生成的，根据开发者设置的字体，自动生成，然后加些噪声，干扰等，但是实际情况下，我们可能是有大量的文字图片，需要把我们手头的图片做为数据集，这个时候有另一个开源项目tesstrain可以供我们使用。 tesstrain如何使用 tesstrain github地址为https://github.co...

VGSL是Variable-size Graph Specification Language的缩写，它定义了一种语法规范，用来表明你用Tesseract-OCR训练时的网络参数。听起来有些迷糊，容我慢慢道来。Wiki上给出的重头开始训练模型的命令为lstmtraining --debug_interval 0 \--traineddata ~/tesstutorial/engtra...

关于Chinese traineddata有至少如下几个： chi_sim chi_sim_vert chi_tra 它们之间的区别如何？ chi_sim 包含了简化的常用的汉语和英文字符。 chi_tra 包含了繁体的常用汉语和英文字符。 chi_sim_vert是简体的常用汉语和英文字符，但是书写方向是从上到下。可以参考https://...

文字识别过程中遇到问题，需要识别出直径符号“Ø”，用tesseract试了很多方法，都不行，最后用以下方法可以识别。首先需要注意的时：“Ø” 不是古希腊符号，而是拉丁文字，unicode编码是00d8,参见 https://www.compart.com/en/unicode/U+00D8， https://en.wikipedia.org/wiki/%C3%98#!/bin/bas...

Tesseract4.0 训练是基于LSTM + CTC，可以获得较高的准确率，而且Tesseract-ocr官网上也说了，Tesseract 3.X的训练方式目前保留，以后可能会废弃，所以看似好像这里介绍3.X好像是多余的，但是为了让Tesseract介绍更系统些，而且目前很多人也是在使用Tesseract 3.x在训练，所以这里再啰嗦下。Tesseract 3.X训练 ...

        前面讲了如何编译Tesseract,实际上,较新版本的OpenCV中提供了很多文字识别的接口,也有相关的demo;而且这些接口用的要用到Tesseract.但是OpenCV官网上下载的编译好的OpenCV lib不含有这部分内容,因为这部分代码是在OpenCV contrib中的,所以我们如果要用OpenCV提供的文字识别功能,需要自己重新编译OpenCV.(OpenCV + Op...

Linux上编译 可以参考https://www.cnblogs.com/zhishuai/p/7851977.html,我是大致按照这个步骤来的,即使有问题,搜索下应该都能解决,不难.windows上编译下载Tesseract源码https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/tree/4.0.0，我这里用的是Tesseract...

最近在做一个OCR识别相关项目，前期花了不少时间，最终用Tesseract这个比较成熟的开源项目，在研究Tesseract的过程中走了一些弯路，目前识别结果还比较满意，现在准备每天抽些时间，把自己的一些心得整理起来，以供大家参考，因为我也是才研究一两个月，理解不是很到位，欢迎大家指正。我准备从以下几个方面来介绍 Tesseract简介 Tesseract编译 Windows ...