大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Adrian Rosebrock 编译 | keiko、万如苑 这是一篇关于安装和使用Tesseract文字识别软件的系列文章。 所谓的光学字符识别是指把打印的手写的或者印刷图片中的的文本自动转化成计算机编码的文本由此我们就可以通过字符串变量控制和修改这些文本。 如果你想了解更多关于Tesseract库和如何使用Tesseract来实现光学字符识别请看本文。 安装OCR软件Tesseract 起初惠普公司在上世纪八十年代就开发了Tesseract,并在2005年公
在我们进行自动化测试的过程中,免不了要在登录时遇到验证码,很多时候我们都是只能找开发要万能验证码或者暂时关闭验证码这个功能,但是有时候我们必须要验证码是否能够正常生成,所以在这个时候,我们需要做的就是输入验证码,但是验证码这个东西是随机生成的,不是每一次都一样,所以我们还是需要识别然后输入,脚本是没有眼睛的,只能通过代码来进行识别,所以本文就来给大家介绍一下如何使用Python来轻松识别数字验证码。
一般直接运行可能会出错,因为需要下载eng.traineddata语言包,可以识别数字和字母,注意一下下载地址和保存路径,国内的网很容易下载失败,所以导致运行出错。
周末在家帮娃检查口算作业,发现一个非常有意思的应用:拿手机对着作业拍照,立马就能知道有没有做错的题目。如果做错了,还会标记出来,并给出正确答案。
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。和传统的版本(3.x)比,4.0时代最突出的变化就是基于LSTM神经网络。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。
本文参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aa166780101cji7.html实现,在这里感谢该文章的作者。 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3.02 项目下载地址为:http://jaist.dl.
2、在任意地方创建一个文件夹tessdata,将下载的chi_sim.traineddata 和 eng.traineddata语言包存放在该目录下,也可以直接存放到自己项目的resources/tessdata目录下。
参考:https://www.cnblogs.com/cmyxn/p/6993422.html
训练数据可以在tessdata下载,里面包含各种语言。当然你自己也可以训练它,有兴趣的可以学习一下相关内容。
Refer from http://hellosure.github.io/ocr/2014/10/11/tesseract-ocr/
Tess4J是对Tesseract OCR API.的Java JNA 封装。使java能够通过调用Tess4J的API来使用Tesseract OCR。支持的格式:TIFF,JPEG,GIF,PNG,BMP,JPEG,and PDF.
最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解。 什么是OCR? OCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,而且这个课题已经是比较成熟了,并且在商业中已经有很多落地项目了。比如汉
最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解。
注:此篇内容主要是综合整理了光学字符识别 和OCR技术系列之一】字符识别技术总览,详情见文末参考文献
由于最近在接触一些OCR的工作,所以本期《晓说AI》和大家分享一下我的一些总结,先从基本的概念讲起。如有错误,还请指正,谢你3千遍。如有疑问,欢迎留言,我会第一时间答复。
对于web应用程序来讲,处于安全性考虑,在登录的时候,都会设置验证码,验证码的类型种类繁多,有图片中辨别数字字母的,有点击图片中指定的文字的,也有算术计算结果的,再复杂一点就是滑动验证的。诸如此类的验证码,对我们的系统增加了安全性的保障,但是对于我们测试人员来讲,在自动化测试的过程中,无疑是一个棘手的问题。 1、web自动化验证码解决方案 一般在我们测试过程中,登录遇到上述的验证码的时候,有以下种解决方案: 第一种、让开发去掉验证码 第二种、设置一个万能的验证码 第三种、通过cookie绕过登录 第四种、自动识别技术识别验证码 2、自动识别技术识别验证码 前三种解决方案,想必大家都比较了解,本文重点阐述第四种解决方案,也就是验证码的自动识别,关于验证码识别这一块,可以通过两个方案来解决, 第一种是:OCR自动识别技术, 第二种是:通过第三方打码平台的接口来识别。 OCR识别技术 OCR中文名称光学识别, tesseract是一个有名的开源OCR识别框架,它与Leptonica图片处理库结合,可以读取各种格式的图像并将它们转化成超过60种语言的文本,可以不断训练自己的识别库,使图像转换文本的能力不断增强。如果团队深度需要,还可以以它为模板,开发出符合自身需求的OCR引擎。那么接下来给大家介绍一下如何使用tessract来识别我们的验证码。 关于OCR自动识别这一块,需要大家安装Tesseract,并配置好环境,步骤如下 1)、安装tesseract 适用于Tesseract 3.05-02和Tesseract 4.00-beta的 Windows安装程序下载地址:github.com/UB-Mannheim… 2)、加入培训数据 tesseract 默认只能识别英文,如果您想要识别其他语言,则需要下载相应的培训数据 下载地址:github.com/tesseract-o… 下图为中文数据包 我们只做中文,暂时下载一个中文的文字训练数据就可以 ,然后将.traineddata文件复制到安装之后的’tessdata’目录中。C:\OCR\Tesseract-OCR\tessdata 3)、配置环境变量 要从任何位置访问tesseract-OCR,您可能必须将tesseract-OCR二进制文件所在的目录添加到Path变量中C:\OCR\Tesseract-OCR。 安装后tesseract之后 ,并不能直接在python中使用,我们要想在python中使用,需要安装pytesseract模块我们可以通过 pip 安装 pip install pytesseract python中识别验证码图片内容 安装好后。找一张验证码图片,如下图(命名为test.jpg),放在当前python文件同级目录下面, 使用 PIL中的Image中的open方法打开验证码图片,调用pytesseract.image_to_string方法,可以识别图片中的文字,并且转换成字符串,如下面代码所示。 import pytesseract from PIL import Image pic = Image.open(‘test.jpg’) pic 为打开的图片,lang指定识别转换的语言库 text = pytesseract.image_to_string(pic,lang=‘chi_sim’) print(text) 通过上述方法能识别简单的验证码,但是存在一定的问题,识别的精度不高,对于一些复杂一点,有干扰线的验证码无法正确识别出结果。 接下来给大家介绍一下第二种识别的方案,第三方的打码平台识别 打码平台识别验证码 第三方的打码平台相对于OCR来讲,优势在于识别的精准度高,网络上的第三方打码平台很多,百度随便一搜就有几十个,这个给大家列举几个,如下所示: 网络上的第三方打码平台众多,这里小编选择超级鹰这个第三方的平台来给大家做演示。 首先登录我们需要注册登录超级鹰这个网站 www.chaojiying.com,进入之后我们找到python对应的开发文档并下载, 下载开发文档 下载之后解压缩,得到如下文件 第三方打码平台的接口分析 我们打开chaojiying.py这个文件后,会发现这个文件中给出了的接口非常简单,如下所示 首先第一步创建一个用户对象:三个参数(账号,密码,软件ID),账号密码就是该网站的账号密码,那么软件ID呢?软件ID我们可以在用户中心找到软件ID,然后进去点击生成一个软件ID(如下图), 第二行代码就是打开一个要识别的验证码图片,并读取内容, 第三行,调用PostPic方法识别验证码,两个参数(验证码图片内容,验证码类型),关于验证码类型,请参考该网站的价格体系(如下图),根据验证码类型选择对应的数值传入。 结果提取: PostPi
Tesseract是一个开源的ocr引擎,可以开箱即用,项目最初由惠普实验室支持,1996年被移植到Windows上,1998年进行了C++化。在2005年Tesseract由惠普公司宣布开源。2006年到现在,都由Google公司开发。
大多数其他的验证码都是比较简单的。例如,流行的 PHP 内容管理系统 Drupal 有一个著 名的验证码模块(https://www.drupal.org/project/captcha),可以生成不同难度的验证码。
Tesseract 是一个开源的 OCR(光学字符识别)引擎,最初由惠普实验室开发,后来由 Google 接管并开源。OCR 是一种将图像中的文本转换为可编辑文本的技术,它可以自动识别图像或扫描文档中的文字,并将其转换为数字形式。
最近工作中有把图片中的文字和数字识别出来的需求,但是网上的图片转excel有些直接收费,有些网址每天前几次免费,后续依然要收费。
目前,很多网站为了防止爬虫肆意模拟浏览器登录,采用增加验证码的方式来拦截爬虫。验证码的形式有多种,最常见的就是图片验证码。其他验证码的形式有音频验证码,滑动验证码等。图片验证码越来越高级,识别难度也大幅提高,就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。
在当今这样的时代,任何组织或公司要扩大规模并保持相关性,都必须改变他们对技术的看法,并迅速适应不断变化的形势。已经知道Google如何将图书数字化。还是Google Earth如何使用NLP识别地址。或者如何读取发票,法律文书等数字文档中的文本。
在接口自动化工作中,经常需要处理文字识别的任务,而OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)库能够帮助我们将图像中的文字提取出来。Python中有几个常用的OCR库,包括pyocr、pytesseract和python- tesseract、EasyOCR。本文将对它们进行比较,并提供一些示例代码来演示它们在实际接口自动化工作中的应用。
2.安装配套环境 2.1 首先安装OCR字符识别库Tesseract 下载网址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 我下载的是:tesseract-ocr-w64-setup-v4.0.0-beta.4.20180912.exe
我们生活在这样一个时代:任何一个组织或公司要想扩大规模并保持相关性,就必须改变他们对技术的看法,并迅速适应不断变化的环境。我们已经知道谷歌是如何实现图书数字化的。或者Google earth是如何使用NLP来识别地址的。或者怎样才能阅读数字文档中的文本,如发票、法律文书等。
下载Tesseract-OCR 5.0.0-alpha.20201127安装包并安装!然后在环境变量中添加
自学Python3第5天,今天突发奇想,想用Python识别图片里的文字。没想到Python实现图片文字识别这么简单,只需要一行代码就能搞定
开发具有一定价值的符号是人类特有的特征。对于人们来说识别这些符号和理解图片上的文字是非常正常的事情。与计算机那样去抓取文字不同,我们完全是基于视觉的本能去阅读它们。
我们以识别诗词为例 下面是我们要识别的图片 📷 先看下效果图 📷 我们运行代码后识别的结果,有几个字没有正确识别,但是大多数字都能识别出来。 一行代码就能识别图片,我们背后要做些准备工作的 这里我们需要用到两个库:pytesseract和PIL 同时我们还需要安装识别引擎tesseract-ocr 下面就来讲讲这几个库的安装,因为只有这几个库安装好以后Python才能实现一行代码实现图片文字识别 一,pytesseract和PIL的安装 安装这两个包可以借助pip - 1,命令行安装 pip install
安装这两个包可以借助pip - 1,命令行安装 pip install PIL pip install pytesseract - 2,如果你用的pycharm编辑器,就可以直接借助pycharm实现快速安装。 在pycharm的Settings设置页按照下面步骤操作
Tesseract 是一个开源的 OCR 引擎,可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本,最初由 HP 公司开发,后来由 Google 维护。下载地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
http://www.zmonster.me/2015/04/17/tesseract-install-usage.html
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
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),然后找了20个学生,各自手写了一遍。真的是为了论文而论文,而且很会选择样本(小而简单)
如果你是一个数据挖掘爱好者,那么验证码是你避免不过去的一个天坑,和各种验证码斗争,必然是你成长的一条道路,接下来的几篇文章,我会尽量的找到各种验证码,并且去尝试解决掉它,中间有些技术甚至我都没有见过,来吧,一起Coding吧
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。前面记录过在java中调用tesseract-orc,该方法的原理是通过在java中调用cmd命令行,来执行tesseract,但是该方式需要下载软件,在电脑上安装环境,移植性不高。
各位在企业中做Web漏洞扫描或者渗透测试的朋友,可能会经常遇到需要对图形验证码进行程序识别的需求。很多时候验证码明明很简单(对于非互联网企业,或者企业内网中的应用来说特别如此),但因为没有趁手的识别库,也只能苦哈哈地进行人肉识别,或者无奈地放弃任务。在这里,我分享一下自己使用Python和开源的tesseract OCR引擎做验证码识别的经验,并提供相关的源代码和示例供大家借鉴。 一、关于图形验证码识别与tesseractOCR 尽管多数图型验证码只有区区几个数字或字母,但你可能听说了,在进行机器识别的过程
專 欄 ❈陈键冬,Python中文社区专栏作者 GitHub: https://github.com/chenjiandongx ❈ tesseract 是一个 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,能够识别图片中字符,利用这个可以用来解析一些简单的图片验证码。Github 地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract,Windows 平台 v3.05.01 版本下载地址:http://digi.bib.uni
还记得前一阵某小盆友拿过来一个全是图片的ppt,让我把里面的文字给抠出来(我当时很震惊!!!),随后在网上随便找了个OCR的在线文档转换软件,就给转过来了——这里面用到的技术就是OCR文字识别,所以本篇就带大家宏观上了解一下文字识别的技术方案与实现过程。
(1)、pillow地址:https://pypi.python.org/pypi/Pillow/
1 图像采集:就直接通过HTTP抓HTML,然后分析出图片的url,然后下载保存就可以了
https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
因项目需要,调研了一下目前市面上一些开源的OCR工具,支持本地部署,非调用API,主要有PaddleOCR/CnOCR/chinese_lite OCR/EasyOCR/Tesseract/chineseocr/mmocr这几款产品。 本文主要尝试了EasyOCR/CnOCR/Tesseract/PaddleOCR这四款产品。
本文将具体介绍如何在Python中利用Tesseract软件来识别验证码(数字加字母)。
之前一篇介绍了Tesseract-OCR安装与测试,已经对中文字符的识别支持。大家反馈比较多,所以决定在写一篇,主要是介绍用它做项目时候需要注意的问题与一些比较重要的函数使用。主要介绍一下Tesseract-OCR中如何实现结构化的文档分析以及相关区域的定位识别。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/132239.html原文链接:https://javaforall.cn
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