最近使用Tesseract进行文字识别（VS2019 C#），按照官网以及杜娘上的说明使用, 执行时一直提示“Tesseract.TesseractException:“Failed to initialise...tesseract engine.....See https://github.com/charlesw/tesseract/wiki/Error-1 for details.” 结果查了很多资料没有解决问题。...mydata\tessdata下面有个chi_sim.traineddata指明路径需要是 D:\mydata\tessdata才行，而且文件夹必须是叫tessdata，如果你换成D:\mydata是错误的。
否则根据提示检查安装失败原因 Tesseract的环境变量的设置： 配置环境变量Path中加入C:\ProgramFiles (x86)\Tesseract-OCR 新建变量TESSDATA_PREFIX...，填入C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata。...Tesseract工具没有可视化的界面使用，只能在命令行中使用。...用下面命令将图片转成txt文档： ——Tesseract 图片路径 结果文件名 -l 语言（语言英文为eng，简体中文为chi_sim） 与tesseract配套使用的是它的训练工具，需要安装java...使用总结：使用自己训练的字库仍然准确不不高，该工具是根据明暗程度分辨字迹的。也有可能是我还未摸索到更好的使用方法。分享本篇文章是为了记录我摸索该工具的过程，也希望大家有更好的使用方法也可以评论出来。
背景以及介绍 欲研究C#端如何进行图像的基本OCR识别，找到一款开源的OCR识别组件。该组件当前已经已经升级到了4.0版本。...Tesseract本身是由C++进行编写，但为了同时适配不同的语言进行调用，开放调用API并产生了诸如Java、C#、Python等主流语言在内的封装版本。本次主要研究C#封装版。...为了让不同的语言均能够使用Tesseract进行OCR识别，Tesseract也是开放了API并产生了诸如Java、C#、Python等主流语言在内的封装版本。...Tesseract支持我们使用的自己的数据进行识别训练。...这样一来，虽然该组件还比不上市面上大多数的商业OCR识别，但是我们可以使用训练数据，来训练适用于我们特定业务的文字识别（比如XX码的提取之类）
一、python验证码识别库安装 ---------------- Ubuntu版本： 1.tesseract-ocr安装 sudo apt-get install tesseract-oc 2.pytesseract...https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 在上述地址中下载最新的tesseract-ocr的安装包，并解压。...安装 http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-3.05.00dev.exe 下载，并安装。...注意：如果是64位的用户，在安装的时需要改变安装目录，如下图所示： [这里写图片描述] 2.pytesseract安装 pip install pytesseract 3.Pillow 安装 pip install...pillow ---------- mac版本： 1.tesseract-ocr安装 brew install tesseract-oc 注意：如果未安装brew命令，可以输入命令： brew官网：http
这个包据说是开源的OCR中非常好用的一个，在图像识别的领域里，tesseract-ocr引擎曾是1995年UNLV准确度测试中最顶尖的三个引擎之一。...在1995年到2006年期间，它几乎没有什么改动，但是它可能仍然是现在最准确的开源OCR引擎之一。它会读取二进制的灰度或者彩色的图像，并输出文字。...下载 下载地址是：http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list 这里有比较全的文档、源码、语言包等必要数据。...当然我们主要是下载 tesseract-ocr-3.02.02.tar.gz 然后根据README进行配置编译。...当然，如果图方便也可以直接在ubuntu中用apt来下载： $sudo apt-get install tesseract-ocr 安装 基本上按照README 的提示去做就可以了，不过有两点需要注意:
《Python编程：从入门到实践（第二版）》 非常经典且非常基础的 Python 入门书籍，本书深入浅出，从 Python 的基础语法到 Python 2D 游戏编程，Web 开发等都一一讲解到位，...《Python编程快速上手》 本书是一本面向实践的 Python 编程实用指南。本书的目的，不仅是介绍 Python 语言的基础知识，而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。...每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识，同时附录部分还提供了所有习题的解答。...，从语言设计层面剖析编程细节，兼顾 Python 3 和 Python 2，告诉你 Python 中不亲自动手实践就无法理解的语言陷阱成因和解决之道，教你写出风格地道的 Python 代码。...Scott Meyers 在畅销书《Effective C++》中开创了一种以使用场景为主导的精练教学方式，本书作者 Brett Slatkin 就以这种方式汇聚了59条优秀的实践原则、开发技巧和便捷方案
在这篇文章中，我们将使用 OpenCV 在图像的选定区域上应用 OCR。在本篇文章结束时，我们将能够对输入图像应用自动方向校正、选择感兴趣的区域并将OCR 应用到所选区域。...这篇文章基于 Python 3.x，假设我们已经安装了 Pytesseract 和 OpenCV。Pytesseract 是一个 Python 包装库，它使用 Tesseract 引擎进行 OCR。...import ndimage import pytesseract 现在，使用 opencv 的 imread() 方法将图像文件读入 python。...现在，使用 pytesseract 在 ROI 上应用光学字符识别 (OCR)。...（也可以使用Google Vision或Azure Vision代替 Tesseract 引擎）。
重构是提高代码质量的重要手段，特别是在长期项目中，代码重构可以显著提高项目的可维护性和可扩展性。本文将详细介绍Python中的代码重构方法，涵盖重构的基本原则、常见的重构技术、工具和实际应用示例。...重构的基本原则 保持代码行为不变：重构不应该改变代码的外部行为，只是优化内部结构。 小步前进：逐步进行小的改动，每次重构后运行测试确保没有引入新的问题。...持续重构：将重构作为日常开发的一部分，而不是等到代码质量变得无法维护时再进行大规模重构。 编写测试：在重构之前，确保有足够的单元测试覆盖代码的功能，这样可以在重构后验证代码的正确性。...user_input) if error: print(error) else: print(check_even_or_odd(number)) 总结 本文详细介绍了Python...中的代码重构方法，包括重构的基本原则、常见的重构技术以及实际应用案例。
编写和组织 Python 文件时，遵循最佳实践可以提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。...以下是我总结的一些常见的 Python 文件编写最佳实践：一、问题背景:在 Python 中，如何正确地包含文件是一个常见的问题。...例如，我们可以将所有文件都放在一个包中，然后使用绝对导入来包含其他文件。4、使用 Python 模块对于大型项目，我们还可以考虑使用 Python 模块。...().my_method()5、使用 Python 包包是一个包含模块的目录。...Create an instance of MyClassmy_class = MyClass()# Call the my_method methodmy_class.my_method()遵循这些最佳实践可以帮助我们编写更高质量的
，可以看下命令的语法和说明 > help [ 命令 ] 2、redis 模块 使用python操作redis，需要安装第三方模块，模块名也叫redis。...python上再做一遍： ?...上面注释的部分给了另外一种通过连接池连接的方式，使用的时候，推荐使用连接池连接： redis-py使用connection pool来管理对一个redis server的所有连接，避免每次建立、释放连接的开销...之前的操作都是在默认的db=0下操作的。 cli命令行界面下，使用select命令切换库。python中可以在建立连接的时候声明连接哪个库。 删除数据和db的操作： ? 移动、重命名： ?...还有更多细致的功能，只能去查阅文档资料了。 在Python开发中经常会使用到Redis做缓存、消息队列等业务场景，此文全方面说明了Redis用法，建议收藏，以备后用！
这时，自动化的 Optical Character Recognition（OCR，光学字符识别）技术就能派上用场。...本文将介绍如何使用 Python 语言和 Tesseract OCR 引擎来进行图像中的文本识别。...特别是，我们会使用 PIL（Python Imaging Library）库来处理图像，使用 pytesseract 库来进行文本识别。 准备工作 首先，我们需要安装必要的库和软件。...Tesseract OCR: 可以从 Tesseract GitHub 页面 下载并安装。 Python: 推荐使用 Python 3.x 版本。 PIL: 可以通过 pip 安装。...总结 通过这篇文章，我们学习了如何使用 Python 和 Tesseract 进行图像中的文本识别。这项技术不仅应用广泛，而且实现起来也相对简单。
的 Docker 镜像制作与使用 一 背景 在日常的一些工作中，偶尔也需要我们把图片转换为文字。...Tesseract（识别引擎），一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR（Optical Character Recognition , 光学字符识别）引擎，与Microsoft Office...在 GitHub 上我们目前能看到的最新版本为：v4.1.0。 本文以 CentOS7.6.1810 为例对 Tesseract 的安装及使用进行演示。...试了一下英文资料的识别，比中文要好不少。 三 总结 3.1 Tesseract 目前对中文的识别效果并不好，不推荐使用。...3.3 文章的资源包及镜像在本人CSDN相关账户下可以找到，不想耗费时间只想直接使用的小伙伴欢迎直接下载。 3.4 Tesseract 还有 Python 版本和 windows 版本。
screenshot 对于一些 Python 的小项目，使用 vim 是一个不错的选择。本文内容整理自我在知乎的回答 用 用 Vim 写 Python 的最佳实践是什么？...关于 ale 这部分的个性化配置，其实有点 “吹毛求疵”，一般使用默认的应该就够了，不过我喜欢 fancy 的东西，就折腾了一把。...yapf 自动补全 这一点因为我主要还是使用 vim， 因此用的 YouCompleteMe, 实际后端用的是已经提到的 jedi-vim....如果不喜欢 ycmd, 使用 neovim 的可以尝试使用 deoplete.nvim . import 整理 各种 import 是不是显得有点乱？...使用 timothycrosley/isort 整理一下吧： autocmd FileType python nnoremap i :!
在 Windows 上设置和使用 kubectl 的综合指南，包括处理代理、管理多个集群和升级 kubectl。...文档传统上专注于 Linux，此帖子提供了在 Windows 10 上使用 kubectl 的最佳实践，包括： 为 PowerShell 设置 kubectl 在公司代理后面使用 kubectl 向 kubectl...）并将其放在 C:\k 中 验证 kubectl 是否正常工作： kubectl version --client 在公司代理后面使用 kubectl 如果您的公司使用代理服务器，您可能需要配置...kubectl.exe 二进制文件 替换 kubectl 目录中现有的文件（例如 C:\k） 帮助和故障排除 修复 kubectl 性能缓慢 缓慢通常是由 kubectl 使用网络驱动器作为缓存造成的。...关键是利用上下文来组织对集群和命名空间的访问。将其与 PowerShell 环境变量结合使用以进行动态配置。
概述 ️Reference: 制作容器镜像的最佳实践[1] 这篇文章是关于制作 Python Docker 容器镜像的最佳实践。...通用 Docker 容器镜像最佳实践 这里也再次罗列一下对 Python Docker 镜像也适用的一些通用最佳实践。...RUN python -m pip install --no-cache-dir --upgrade -r requirements.txt Python Dockerfile 最佳实践样例 最后, 就是基于以上最佳实践的完整样例...Docker 容器镜像的最佳实践。...最佳实践如下: •推荐 2 个 Python 的环境变量•ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE 1•ENV PYTHONUNBUFFERED 1•使用非 root 用户运行容器进程•使用
下面将从以下几个方面，介绍使用 Collections 最佳实践： 1、使用泛型 Java 5 引入的泛型机制可以让集合中元素的类型变得更加安全和可读。...使用不可变集合有两个主要优点:一是防止对集合的意外修改；二是提高性能，因为不可变集合存储的内容是固定的，且不需要额外的同步措施。...我们应该尽可能地使用链式调用，将多个集合操作组成一个线性序列操作以提高性能。 例如，假设我们有一个 List 类型的数据集合，需要对其中每个元素进行处理并将其结果放在新的集合中。...Collections 最佳实践。...需要注意的是，在面对非常大的数据量时，可能需要使用更高级的数据结构，如树形结构或哈希表。
本博客将深入探讨基于腾讯云智能结构化OCR能力的最佳技术实践，涵盖应用背景、解决的问题、接入指引、技术优势，以及实际应用后的效果与收益。...以下是使用Python调用OCR API的详细步骤和代码示例。...SDK使用腾讯云提供了多种编程语言的SDK，简化了API调用的复杂性。以下以Python SDK为例，展示如何调用OCR服务。...安装腾讯云SDK首先，安装腾讯云Python SDK：pip install tencentcloud-sdk-python使用SDK调用OCR以下是使用腾讯云Python SDK调用OCR服务的完整示例...通过本文的技术指导和实践经验，企业可以更好地理解和应用腾讯云智能结构化OCR能力，充分发挥其优势，实现业务流程的自动化和智能化，提升企业的核心竞争力。
环境变量设置好之后可以在命令行输入 tesseract -v 出现图片中类似的响应，即表明Tesseract-OCR 的安装和设置是成功的。...之后想要在Python 中调用 Tesseract-OCR，只需安装pytesseract。 （注意前提是成功安装Tesseract-OCR 和设置好环境变量!）...pip install pytesseract 下面是Python 调用Tesseract-OCR的示例代码： 图片: from PIL import Image import pytesseract...当然，英文识别的效果最佳，这里不再展示。...Tesseract-OCR 的更多的用法详细介绍请前往链接： https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Command-Line-Usage.html#s implest-invocation-to-ocr-an-image
在使用过程中，最好使用高对比度、低噪声、水平格式文本的图片。...，默认为NULL，可查看文档 cache 可以使用训练数据的缓存版本，默认为TRUE 3.tesseract_download(lang, datapath = NULL, progress...= TRUE) #下载训练数据 4.tesseract_info() #查看训练数据路径、可使用数据的语言格式、当前版本 参数： lang 训练数据的语言格式简写，比如英语就是eng，可查看tessdata...Github：https://github.com/tesseract-ocr . ---- 延伸一：实践过程中乱码较多 [1] "L】 = ′,\n` /′ /` _ …翦\n\"\n酐 敬\n〖 》...从笔者在python那边实践来看，还是一样的不好，需要自己训练自己词库才能更好的识别，所以这也只是简单的应用了，中文还是需要自己训练一些文件才能进行识别。
卓越的复杂场景适应性： 抗干扰能力强： 对倾斜、光照不均、背景复杂、轻微模糊、低分辨率等非理想条件下拍摄或扫描的图片，Monkey OCR 展现出了优于传统 OCR 引擎（如 Tesseract）...集成到 Python 项目： 如果 Monkey OCR 提供了 Python 包或模块，可直接导入使用： from monkeyocr import MonkeyOCR # 假设的导入方式，具体看项目结构...经验分享：踩坑与最佳实践 语言选择是成败关键： 务必准确指定 --languages 参数！这是影响识别准确率最重要的因素之一。...确保你的机器有足够资源 (16GB+ RAM，GPU 显存 4GB+ 推荐)。 批量处理： 对于大量文件，编写脚本进行批量调用是最佳实践。注意控制并发数，避免同时运行太多 OCR 进程耗尽内存。...GPU 模式碾压 CPU 模式，并与同样使用 GPU 的 PaddleOCR 速度相当，远超 Tesseract CPU。
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