有个需求,需要从一张图片中识别出中文,通过python来实现,这种这么高大上的黑科技我们普通人自然搞不了,去github找了一个似乎能满足需求的开源库-tesseract-ocr: Tesseract的...OCR引擎目前已作为开源项目发布在Google Project,其项目主页在这里查看https://github.com/tesseract-ocr, 它支持中文OCR,并提供了一个命令行工具。...python中对应的包是pytesseract. 通过这个工具我们可以识别图片上的文字。...如果要识别中文需要下载对应的训练集:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata ,下载”chi_sim.traineddata”,然后copy到训练数据集的存放路径...速度比较慢,大家可以拿一张包含中文的图片试验一下。
正文什么是OCR及其在爬虫中的应用光学字符识别(OCR)是一种将图像中的文本转换为可编辑文本的技术。在爬虫技术中,OCR可以用来识别和解析验证码,从而自动化地完成数据抓取任务。...嘈杂验证码通常包含复杂的背景、干扰线条和扭曲的字符,这使得OCR的识别变得更加困难。提升OCR识别率的策略预处理图像:通过图像处理技术(如灰度化、二值化、去噪)来增强验证码的可读性。...以下是一些具体步骤:使用深度学习模型:如Tesseract OCR与深度学习模型相结合,可以显著提高识别率。使用爬虫代理IP技术:避免IP被封禁,保持爬虫的连续性和稳定性。...图像预处理:对验证码图像进行灰度化和二值化处理,以提高OCR识别率。OCR识别验证码:使用Tesseract OCR库识别处理后的验证码文本。...结论通过图像预处理和深度学习技术,可以显著提高OCR对嘈杂验证码的识别率。同时,使用爬虫代理IP技术能够有效规避反爬措施,确保爬虫的稳定性和连续性。
OCR 已经广泛地应用于身份认证、财税报销、文档电子化等场景。 项目地址在文末! 今天和大家介绍一个超轻量级的中文 OCR 项目,目前这个项目已在 GitHub 上标星 6.7k。...本项目基于 chineseocr 与 psenet 实现中文自然场景文字检测及识别,支持竖排文字识别,支持 ncnn、mnn、tnn 推理 ( dbnet(1.8M) + crnn(2.5M) + anglenet...第三方 Demo 根据本项目,基于 TNN 实现的轻量级中文字符 ocr demo,支持 iOS 和 Android 系统,凭借 TNN 优化的 CPU(ARMv7、ARMv8) 和 GPU(OpenCL...接下来我们来看下第三方的应用效果。...Android 识别展示 .Net Demo 识别展示 第三方 TNN Demo 识别展示 从这些第三方应用上看这款轻量级 OCR 识别效果也很优秀。
OCR(Optical character recognition) —— 光学字符识别,是图像处理的一个重要分支,中文的识别具有一定挑战性,特别是手写体和草书的识别,是重要和热门的科学研究方向。...可惜国内的科研院所,基本没有几个高识别率的训练集——笔者联系过北京语言大学研究生一篇论文的作者,他们论文说有%90的正确识别率,结果只做了20个笔画简单的汉字(20/6753 = %0.3 常用简体汉字的千分之三...真的是为了论文而论文,而且很会选择样本(小而简单) 斯坦福大学有个工程项目,专门做中文汉字的识别——欧美发达国家的科研院所更有研究精神 提高识别率,训练集是关键! 提高识别率,训练集是关键!! ...下载训练集—traineddata请移步: https://github.com/tesseract-ocr/tessdata 中文请选如下4个: chi_sim.traineddata (简体— 对于宋体...() 基于“chi_sim.traineddata ”— 即简体中文训练集 图1 转换效果如下: 【结论】 300dpi,识别率:%100 ---- 图2 转换效果如下: Brief history
1、Tesserac-ocr简介 [一个Google支持的开源的OCR图文识别开源项目。...去持多语言(当前3.02 版本支持包括英文,简体中文,繁体中文),支持Windows,Linux,Mac OSX 多平台。使用中Tesseract 的识别率非常高。...可以在项目网站下载:http://code.google.com/p/tesseract-ocr,新版本支持中文,中文语言包定义http://code.google.com/p/tesseract-ocr...然后调用的时候指明语言库即可,例如:tesseract xxx.jpg result -l chi_sim 照样,我们搞一个2.jpg图片,来测试下中文识别下的识别率怎么样。 ?...,可以看到,识别率并不是十分令人满意。而且这边使用的例子都是十分正规的字体。如果遇到验证码那种不规则的字体,识别率也会大打折扣的。
--list-langs 简体中文(chi_sim.traineddata)语言包下载地址(注意下载的语言包要和你的tesseract版本相对应):https://tesseract-ocr.github.io...直接识别: 因为此时要识别的内容是汉字,所以用简体中文语言包。...,采用对APP内的图片图像膨胀与腐蚀的方式来提高识别率基本没效果。...可以针对倾斜文字提高识别率 但是在APP内的截图里的文字基本都没倾斜,采用对APP内的图片旋转/反旋转的方式来提高识别率基本没效果。...、图片切割、选择合适的字体库识别方法来提高OCR识别率。
它是现有对中文识别最靠谱的,但是收费。...设置识别白名单 还有一个很重要的方法:设置识别白名单,如只识别数字,或大写字母,可以大大提高识别率。...windows中命令行使用tesseract 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...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....这个例子的代码在https://github.com/GautamGupta/Simple-Android-OCR,试了一下发现这个例子和“测试二”比较像,识别率低。因此也不作考虑了。
第一行是版本信息,第二行是支持的语言信息,默认只支持英文。 Tesseract-OCR介绍 开源的OCR识别引擎,高版本识别基于LSTM,其整个处理流程如下: ?...必输入的参数是image,其它可选 英文与数字识别 Tesseract-OCR默认支持英文与数字识别,有输入图像如下: ?...英文识别对无干扰的背景效果非常好!...中文识别 默认情况下Tesseract-OCR不支持中文识别,需要下载中文识别的模型文件,然后放置到安装路径的tessdata目录下: C:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata...其中chi_sim表示中文简体支持,eng表示英文支持! 以下图为例: ?
Tesseract-OCR支持中文识别,并且开源和提供全套的训练工具,是快速低成本开发的首选。...Tess4J在英文和数字识别中性能比较好,但是在中文识别中,无论速度还是识别率还是较弱,因此需要针对场景进行训练,才能获得较好结果。...这篇博客简单记录一下在java中通过调用tess4j的方式识别图片的文字内容。.../tesseract-ocr/tessdata/blob/master/chi_sim.traineddata 其他库的下载地址:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata...,无论速度还是识别率还是较弱,需要针对场景进行训练,才能获得较好结果。
我们在日常工作过程中,经常会遇到文字识别的场景,一款好用的 OCR 工具也是非常重要的,能帮助我们极大的提高工作效率。...简而言之,OCR 技术可以将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工。...支持多种语言:PearOCR支持识别简体中文、繁体中文、英文、日文、韩文等多种语言,为用户提供了广泛的选择和便利性。...高识别率:PearOCR使用深度学习训练得到的模型,拥有非常强大的文字识别能力,确保了高识别率。...总结 总的来说,PearOCR凭借其完全免费、无限制、支持多种语言、离线使用保护数据安全、即用即走无需安装、高识别率等一系列优点和特性,成为了广大用户喜爱的OCR识别工具之一。
OCR(Optical character recognition) —— 光学文字识别,是图像处理的一个重要分支,中文的识别具有一定挑战性,特别是手写体和草书的识别,是重要和热门的科学研究方向 截止笔者发文...(2019.12.25),tesseract-ocr 最新发布的稳定版本是4.1.0..../tessdata 中文请选如下4个: chi_sim.traineddata (简体— 对于宋体,像素>= 300dpi:识别率高达%100,同时对英文及阿拉伯数字识别率高达百分之90以上) chi_sim_vert.traineddata...language_model_ngram_on=1 其中,parer.png是源文件(图片,文件完整路径名请自行添加),paper是输出文件名(默认为txt文件); -l 指定训练集(chi_sim —— 简体中文....) yum install tesseract 中文包 yum install tesseract-langpack-chi_sim.noarch 训练文件位于 /usr/share/tesseract
关于中文的识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了,所以自己亲身试用一下,分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路。 文中所用到的身份证图片资源是百度找的,如有侵权可联系我删除。...一、准备工作 1、下载Tesseract-OCR引擎,注意要3.0以上才支持中文哦,按照提示安装就行。 2、下载chi_sim.traindata字库。要有这个才能识别中文。...下好后,放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面。 3、下载jTessBoxEditor,这个是用来训练字库的。 以上的几个在百度都能找到下载,就不详细讲了。...四、测试 1、把 normal.traineddata 复制到Tesseract-OCR 安装目录下的tessdata文件夹中 2、识别命令: 1 tesseract mjorcen.normal.exp0...更新:没有错误的话命令行的提示应该是这样的 ?
因为他们使用到很多的python库文件,为了避免一个个工具的安装,建议使用Anaconda. pytesser是谷歌OCR开源项目的一个模块,在Python中导入这个模块即可将图片中的文字转换成文本。...import ImageEnhance image = Image.open(r"D:\workstation\driving_licence.jpg") #使用ImageEnhance可以增强图片的识别率...,免费使用,现在已经支持中文,而且识别率非常高,这里简要来个helloworld级别的认识 下载地址:http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup...,要下载一个中文包:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/raw/master/chi_sim.traineddata 然后找到tessdata目录,把eng.traineddata...替换为chi_sim.traineddata,并且把chi_sim.traineddata重命名为eng.traineddata ok,现在中文识别基本达到90%以上了 问题一的解决链接: PIL
车牌识别,是人工智能以及 OCR 领域的重要应用场景。...例如车牌为苏EUK722的图片,它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。图片清晰情况下,车牌检测与字符识别可以达到80%以上的精度。...假设我们有如下的原始图片,需要识别出中间的车牌字符与颜色: 经过EasyPR的第一步处理车牌检测(PlateDetect)以后,我们获得了原始图片中仅包含车牌的图块: 接着,我们对图块进行OCR过程...当一副图中有大于n个车牌时,EasyPR最终只会输出可能性最高的n个。 下面来看pr的方法。...EasyPR 基于openCV,能够识别中文,且识别率较高,可以应用在实践中。 来源: https://www.toutiao.com/article/7084857257946579464/?
EasyOCR支持超过80种语言的识别,包括英语、中文(简繁)、阿拉伯文、日文等,并且该库在不断更新中,未来会支持更多的语言。...后台回复 ocr 即可获取tesseract-ocr及中文识别库(本渣渣系统是win7 64位,亲测可用)!...方法三:调用百度官方OCR接口 调用百度官方OCR接口,付费,识别率高! ? ?...,最高可享每天50000次免费调用。...,大小写字母,数字,中文混合验证码都可以考虑使用,没错可实现论坛回帖,发帖验证码自动打码的功能,比如应用百度ocr接口,可自行处理豆瓣回帖自动打码功能。
2300个多体汉字的印刷体汉字识别系统,代表了当时汉字识别的最高水平。...目前,印刷体汉字识别和联机手写汉字识别走向实用化,其技术水平和当前世界最高水平并驾齐驱。...特征匹配是从已有的特征库中找到与待识别文字相似度最高的文字的过程。...Tesseract目前已作为开源项目发布在Google Project,其最新版本3.0已经支持中文OCR,并提供了一个命令行工具。...五 学习资料 5.1 博客推荐 5.1.1中文OCR博客 博主中文OCR系列博客,内容讲解比较直白,比较容易理解,可以比较清楚了解汉字识别整个流程。
cnocr是用来做中文OCR的Python 3包。cnocr自带了训练好的识别模型,安装后即可直接使用。 cnocr主要针对的是排版简单的印刷体文字图片,如截图图片,扫描件等。...安装真的很简单 pip install cnocr 请使用Python3 (3.4, 3.5, 3.6以及之后版本应该都行 可直接使用的模型 cnocr的ocr模型可以分为两阶段:第一阶段是获得ocr图片的局部编码向量...对于中文识别且识别困难(如文字比较模糊)的场景,建议尝试模型 conv-lite-lstm。...对于简单的中文识别场景,可以使用模型 densenet-lite-lstm 或 densenet-lite-fc ,或者利用自己的训练数据对它们进行精调。...函数CnOcr.ocr(img_fp) 函数CnOcr.ocr(img_fp)可以对包含多行文字(或单行)的图片进行文字识别。
整理 | AI 科技大本营 光学字符识别(OCR)技术已经得到了广泛应用。比如发票上用来识别关键字样,搜题 App 用来识别书本上的试题。...近期,这个叫做 chineseocr_lite 的 OCR 项目开源了,这是一个超轻量级中文 ocr,支持竖排文字识别,支持 ncnn 推理,psenet (8.5M) + crnn (6.3M) +...这个项目基于 chineseocr 与 psenet 实现中文自然场景文字检测及识别,环境是 linux/macos。...crnn\crnn_lite lstm\dense 识别(ocr-dense 和 ocr-lstm 是搬运 chineseocr 的) 支持竖排文本识别 ncnn 实现 psenet(未实现核扩展...) ncnn 实现 crnn_dense (改变了全连接为 conv1x1) ncnn 实现 shuuflenev2 角度分类网络 ncnn 实现 ocr 整个流程 最近,项目作者对更新了可实现的功能
放假了,终于可以继续可以静下心写一写OCR方面的东西。上次谈到文字的切割,今天打算总结一下我们怎么得到用于训练的文字数据集。...生成字体图像,存储在规定的目录下。 适当的数据增强。...首先在一个txt文件里写入你想要的汉字,如果对汉字对应的ID没有要求的话,我们不妨使用该汉字的排位作为其ID,比如“一二三四五”中,五的ID就是00005。...,[-rotate,rotate] --rotate_step 表示每次旋转的间隔 生成这么一个3755个汉字的数据集的所需的时间还是很久的,估计接近一个小时。...额外的图像增强 第三步生成的汉字图像是最基本的数据集,它所做的图像处理仅有旋转这么一项,如果我们想在数据增强上再做多点东西,想必我们最终训练出来的OCR模型的性能会更加优秀。
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