大家好，又见面了，我是全栈君，今天给大家准备了Idea注册码。
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。
Tesseract：开源的OCR识别引擎，初期Tesseract引擎由HP实验室研发，后来贡献给了开源软件业，后经由Google进行改进，消除bug，优化，重新发布。当前版本为3.01.
项目地址为：http://code.google.com/p/tesseract-ocr
Windows 命令行使用Tesseract-OCR引擎识别验证码:
1、下载安装Tesseract-OCR引擎(3.0版本+才支持中文识别)
tesseract-ocr-setup-3.01-1.exe
下载完后进行安装,默认情况下安装程序会给你配置系统环境变量,以指向安装目录（之后可以通过DOS界面在任意目录运行tesseract）。安装完成后目录如下:
附录:
tessdata 目录存放的是语言字库文件，和在命令行界面中可能用到的参数所对应的文件. 这个安装程序默认包含了英文字库。
如果想能识别中文，可以到http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list下载对应的语言的字库文件.
简体中文字库文件下载地址为:http://tesseract-ocr.googlecode.com/files/chi_sim.traineddata.gz 下载完成后解压，然后将该文件剪切到tessdata目录下去就可以了。
2、使用Tessract-OCR引擎识别验证码
打开DOS界面，输入tesseract：
http://www.cnblogs.com/roucheng/p/csslogin.html
如果出现如上输出，表示安装正常。
我准备了一张验证码code.jpg放在D盘根目录下
，上图:
结果为:
附录:
Usage:tesseract imagename outputbase [-l lang] [-psm pagesegmode] [configfile…]
pagesegmode values are:
0 = Orientation and script detection (OSD) only.
1 = Automatic page segmentation with OSD.
2 = Automatic page segmentation, but no OSD, or OCR
3 = Fully automatic page segmentation, but no OSD. (Default)
4 = Assume a single column of text of variable sizes.
5 = Assume a single uniform block of vertically aligned text.
6 = Assume a single uniform block of text.
7 = Treat the image as a single text line.
8 = Treat the image as a single word.
9 = Treat the image as a single word in a circle.
10 = Treat the image as a single character.
-l lang and/or -psm pagesegmode must occur before anyconfigfile.
tesseract imagename outputbase [-l lang] [-psm pagesegmode] [configfile…]
tesseract 图片名 输出文件名 -l 字库文件 -psm pagesegmode 配置文件
例如：
tesseract code.jpg result -l chi_sim -psm 7 nobatch
-l chi_sim 表示用简体中文字库（需要下载中文字库文件，解压后，存放到tessdata目录下去,字库文件扩展名为 .raineddata 简体中文字库文件名为: chi_sim.traineddata）
-psm 7 表示告诉tesseract code.jpg图片是一行文本 这个参数可以减少识别错误率. 默认为 3
configfile 参数值为tessdata\configs 和 tessdata\tessconfigs 目录下的文件名
推荐：http://www.cnblogs.com/roucheng/p/winformtj.html
发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/120637.html原文链接：https://javaforall.cn
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