简介:
tesseract-ocr可以对图像文字进行识别,为图文转换的工作时省去了大量时间。我们还可以通过不断的训练字库,使图像转换文本的能力不断增强,也可以调试模型使图像文字进行程序的识别率更高,
一.tesseract4.0的安装与配置环境变量:
1、安装包地址: http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe
2、下载完之后,直接执行.exe文件进行安装,安装步骤:
(1)选择语言包:
除了默认已经打钩的,再钩上数字公式常用包和简体中文包。
(2)选择安装路径:(需要记住自己的安装路径,后面配置需要用到)
我的安装路径是:D:\Tesseract\tesseract-ocr–4.00.00dev\Tesseract-OCR
(3)目录结构:
(4)配置环境变量:
第一步:在环境变量界面的系统变量中找到Path,点击编辑,新建一个D:\Tesseract\tesseract-ocr–4.00.00dev\Tesseract-OCR(你的安装目录),然后确定。
第二步:在系统变量下面新建一个变量,然后确定。
变量名:TESSDATA_PREFIX
变量值:D:\Tesseract\tesseract-ocr–4.00.00dev\Tesseract-OCR\tessdata(安装目录下的tessdata文件夹)
(5)检验环境变量是否配置成功:打开cmd命令行,在任意路径,输入“tesseract”,出现下面信息则表示配置成功。
二、初步使用tesseract4.0进行简单的图片文字识别:
1、先准备一张图片素材(图片命名是wenzi.png),内容如下图:
2、打开cmd命令行,进入素材图片所在的目录,输入以下命令,就会生成一个test.txt文档,该文档的内容为图片识别后的文字:
tesseract wenzi.png test -l chi_sim+equ+eng
其中,wenzi.png是素材的名字,test是识别后生成的文档的名字,-l是指定使用包(注意:是小写英文字母l,不是阿拉伯数字1),chi_sim是中文识别包,equ是数字公式包,eng是英文包。
识别后的test.txt的文字内容:
3、至此,使用tesseract4.0进行简单的文字识别就完成,虽然识别的成功不高,但是我们可以通过训练字库的方法提高tesseract的识别率,训练tesseract字库的方法在下篇博客再写。
发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/114745.html原文链接:https://javaforall.cn
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