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使用Tesseract-OCR训练文字识别记录

使用Tesseract-OCR训练文字识别记录

作者: 毛毛卷弯弯 | 来源:发表于2016-11-03 15:37 被阅读7263次

    Tesseract官方文档页面

    https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

    jTessBoxEditor官方文档页面

    http://vietocr.sourceforge.net/training.html

    工具和环境准备

    • Tesseract-OCR引擎
    • jTessBoxEditor用来训练字库
    • Tesseract-OCR在centos 7中安装,jTessBoxEditor安装在win中

    安装Tesseract

    之所以选择在centos 7下安装Tesseract,因为在此之前安装过win版本,和在centos 6编译和yum安装过,但是在使用过程中都会提示缺少某一部分内容。
    在centos 7下选择了yum安装。
    在yum安装前,需要epel源。
    [root@docker01 yum.repos.d]# yum install epel-release
    /etc/yum.repos.d目录下就多了一个epel.repo文件
    开始yum安装Tesseract
    [root@docker01 yum.repos.d]# yum install tesseract
    这样就会自动解决一些依赖关系,省的到后面用的时候出现各种缺少文件提示。

    依赖关系解决
    
    =======================================================================================================================================================================================
     Package                                             架构                               版本                                                 源                                   大小
    =======================================================================================================================================================================================
    正在安装:
     tesseract                                           x86_64                             3.04.00-3.el7                                        epel                                 11 M
    为依赖而安装:
     cairo                                               x86_64                             1.14.2-1.el7                                         base                                711 k
     fontconfig                                          x86_64                             2.10.95-7.el7                                        base                                228 k
     fontpackages-filesystem                             noarch                             1.44-8.el7                                           base                                9.9 k
     giflib                                              x86_64                             4.1.6-9.el7                                          base                                 40 k
     graphite2                                           x86_64                             1.3.6-1.el7_2                                        updates                             112 k
     harfbuzz                                            x86_64                             0.9.36-1.el7                                         base                                156 k
     jbigkit-libs                                        x86_64                             2.0-11.el7                                           base                                 46 k
     leptonica                                           x86_64                             1.72-2.el7                                           epel                                928 k
     libICE                                              x86_64                             1.0.9-2.el7                                          base                                 65 k
     libSM                                               x86_64                             1.2.2-2.el7                                          base                                 39 k
     libX11                                              x86_64                             1.6.3-2.el7                                          base                                605 k
     libX11-common                                       noarch                             1.6.3-2.el7                                          base                                162 k
     libXau                                              x86_64                             1.0.8-2.1.el7                                        base                                 29 k
     libXdamage                                          x86_64                             1.1.4-4.1.el7                                        base                                 20 k
     libXext                                             x86_64                             1.3.3-3.el7                                          base                                 39 k
     libXfixes                                           x86_64                             5.0.1-2.1.el7                                        base                                 18 k
     libXft                                              x86_64                             2.3.2-2.el7                                          base                                 58 k
     libXrender                                          x86_64                             0.9.8-2.1.el7                                        base                                 25 k
     libXxf86vm                                          x86_64                             1.1.3-2.1.el7                                        base                                 17 k
     libicu                                              x86_64                             50.1.2-15.el7                                        base                                6.9 M
     libjpeg-turbo                                       x86_64                             1.2.90-5.el7                                         base                                134 k
     libpng                                              x86_64                             2:1.5.13-7.el7_2                                     updates                             213 k
     libthai                                             x86_64                             0.1.14-9.el7                                         base                                187 k
     libtiff                                             x86_64                             4.0.3-25.el7_2                                       updates                             169 k
     libwebp                                             x86_64                             0.3.0-3.el7                                          base                                170 k
     libxcb                                              x86_64                             1.11-4.el7                                           base                                189 k
     libxshmfence                                        x86_64                             1.2-1.el7                                            base                                7.2 k
     mesa-libEGL                                         x86_64                             10.6.5-3.20150824.el7                                base                                 74 k
     mesa-libGL                                          x86_64                             10.6.5-3.20150824.el7                                base                                184 k
     mesa-libgbm                                         x86_64                             10.6.5-3.20150824.el7                                base                                 40 k
     mesa-libglapi                                       x86_64                             10.6.5-3.20150824.el7                                base                                 39 k
     pango                                               x86_64                             1.36.8-2.el7                                         base                                287 k
     pixman                                              x86_64                             0.32.6-3.el7                                         base                                254 k
    
    

    测试是否安装成功

    [root@docker01 tesseract]# tesseract
    
    Usage:
      tesseract imagename|stdin outputbase|stdout [options...] [configfile...]
    
    OCR options:
      --tessdata-dir /path  specify the location of tessdata path
      --user-words /path/to/file    specify the location of user words file
      --user-patterns /path/to/file specify the location of user patterns file
      -l lang[+lang]        specify language(s) used for OCR
      -c configvar=value    set value for control parameter.
                            Multiple -c arguments are allowed.
      -psm pagesegmode      specify page segmentation mode.
    These options must occur before any 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.
    
    Single options:
      -v --version: version info
      --list-langs: list available languages for tesseract engine. Can be used with --tessdata-dir.
      --print-parameters: print tesseract parameters to the stdout.
    

    查看当前有哪些语言环境

    [root@docker01 tesseract]# tesseract --list-langs
    
    List of available languages (2):
    eng
    

    就一个英语环境。
    语言包所在的目录

    [root@docker01 tessdata]# pwd
    /usr/share/tesseract/tessdata
    [root@docker01 tessdata]# ll
    总用量 37624
    drwxr-xr-x 2 root root     4096 10月 25 22:51 configs
    -rw-r--r-- 1 root root   171918 6月  25 2015 eng.cube.bigrams
    -rw-r--r-- 1 root root       38 6月  25 2015 eng.cube.fold
    -rw-r--r-- 1 root root      181 6月  25 2015 eng.cube.lm
    -rw-r--r-- 1 root root   857304 6月  25 2015 eng.cube.nn
    -rw-r--r-- 1 root root      254 6月  25 2015 eng.cube.params
    -rw-r--r-- 1 root root 13020078 6月  25 2015 eng.cube.size
    -rw-r--r-- 1 root root  2444187 6月  25 2015 eng.cube.word-freq
    -rw-r--r-- 1 root root      996 6月  25 2015 eng.tesseract_cube.nn
    -rw-r--r-- 1 root root 21876550 6月  25 2015 eng.traineddata
    -rw-r--r-- 1 root root   124215 10月 25 23:08 normal.traineddata
    -rw-r--r-- 1 root root      568 1月  26 2016 pdf.ttf
    drwxr-xr-x 2 root root       92 10月 25 22:51 tessconfigs
    

    后期若要添加语言包,则可下载语言包后放到这里面。

    pkgs.org中对tesseract的安装说明,已经安装后的一些文件信息
    https://pkgs.org/centos-7/epel-x86_64/tesseract-3.04.00-3.el7.x86_64.rpm.html

    安装jTessBoxEditor

    jTessBoxEditor需要jre7(Java Runtime Environment)以上的版本支持。
    安装完jre后,下载jTessBoxEditor,解压,运行train.bat文件即可运行



    运行后界面图


    至此两个所需要的软件安装结束。

    初步识别工作

    准备几张图片



    把这几张图片传到安装tesseract的机器上

    [root@docker01 test01]# ll
    总用量 24
    -rw-r--r-- 1 root root 1829 10月 24 16:05 0.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1930 10月 24 16:05 1.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1890 10月 24 16:05 2.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1986 10月 24 16:05 3.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1828 10月 24 16:05 4.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1866 10月 24 16:06 5.gif
    

    开始识别0.gif图片

    [root@docker01 test01]# tesseract 0.gif out.0 -l eng
    Tesseract Open Source OCR Engine v3.04.00 with Leptonica
    Warning in pixReadMemGif: writing to a temp file, not directly to memory
    

    这是在该目录下多了一个out.0.txt文件

    [root@docker01 test01]# ll
    总用量 28
    -rw-r--r-- 1 root root 1829 10月 24 16:05 0.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1930 10月 24 16:05 1.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1890 10月 24 16:05 2.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1986 10月 24 16:05 3.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1828 10月 24 16:05 4.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1866 10月 24 16:06 5.gif
    -rw-r--r-- 1 root root    6 10月 26 00:52 out.0.txt
    

    查看所识别到的内容

    [root@docker01 test01]# cat out.0.txt
    [54v
    

    和图片上的I54v有点差别。

    批量识别所有内容

    [root@docker01 test01]# for i in {1..5};do tesseract $i.gif out.$i -l eng;done   
    Tesseract Open Source OCR Engine v3.04.00 with Leptonica
    Warning in pixReadMemGif: writing to a temp file, not directly to memory
    Tesseract Open Source OCR Engine v3.04.00 with Leptonica
    Warning in pixReadMemGif: writing to a temp file, not directly to memory
    Tesseract Open Source OCR Engine v3.04.00 with Leptonica
    Warning in pixReadMemGif: writing to a temp file, not directly to memory
    Tesseract Open Source OCR Engine v3.04.00 with Leptonica
    Warning in pixReadMemGif: writing to a temp file, not directly to memory
    Tesseract Open Source OCR Engine v3.04.00 with Leptonica
    Warning in pixReadMemGif: writing to a temp file, not directly to memory
    

    查看识别出的内容

    [root@docker01 test01]# ll
    总用量 48
    -rw-r--r-- 1 root root 1829 10月 24 16:05 0.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1930 10月 24 16:05 1.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1890 10月 24 16:05 2.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1986 10月 24 16:05 3.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1828 10月 24 16:05 4.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1866 10月 24 16:06 5.gif
    -rw-r--r-- 1 root root    6 10月 26 00:52 out.0.txt
    -rw-r--r-- 1 root root    9 10月 26 01:00 out.1.txt
    -rw-r--r-- 1 root root    5 10月 26 01:00 out.2.txt
    -rw-r--r-- 1 root root    6 10月 26 01:00 out.3.txt
    -rw-r--r-- 1 root root    7 10月 26 01:00 out.4.txt
    -rw-r--r-- 1 root root    5 10月 26 01:00 out.5.txt
    [root@docker01 test01]# cat *.txt
    [54v
    ikhb‘
    ymm
    7y28
    nl 9c
    mzb
    

    和上面的图片对应,其实就一个3.gif图片识别对了

    训练工作

    合成图片工作

    返回到win系统上,运行jTessBoxEditor工具,把所有图片合成一张.tif格式的图片


    打开所有要合成的图片

    命名要合成图片的名字

    注:有关这个命名有个说法,必须要按以下格式命名
    tif命名规范:
    [lang].[fontname].exp[num].tif
    其中lang为语言名称,fontname为字体名称,num为序号,可以随便定义。
    但我试了其他的明白,直接命名也是正常的。


    提示创建成功,在图片目录下生成一个mytest.tif的文件
    生成box文件工作

    mytest.tif文件上传到centos 7 系统上

    [root@docker01 04test]# ll
    
    总用量 100
    -rw-r--r-- 1 root root 99212 10月 26 15:42 mytest.tif
    

    在mytest.tif所在的目录下打开一个命令行,产生相应的Box文件(*.box)
    来生成一个box文件,该文件记录了tesseract识别出来的每一个字和其位置坐标。

    [root@docker01 04test]# tesseract  mytest.tif mytest batch.nochop makebox
    
    Tesseract Open Source OCR Engine v3.04.00 with Leptonica
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    Warning in pixReadMemTiff: tiff page 21 not found
    

    这时目录多出了一个mytest.box和mytest.txt文件

    [root@docker01 04test]# ll
    
    总用量 108
    -rw-r--r-- 1 root root  1005 10月 26 23:52 mytest.box
    -rw-r--r-- 1 root root 99212 10月 26 15:42 mytest.tif
    -rw-r--r-- 1 root root   101 10月 26 23:52 mytest.txt
    
    修正文字内容

    把mytest.box下载下来,放到win系统下,放到之前mytest.tif目录下。



    使用jTessBoxEditor开始修正文字


    修正文字会遇到的几种情况
    • 普通情况


      可以看到,识别到的第一个值是6,但图片中的值为e,所以开始手动修改

      修改后,回车,然后点击save保存

      然后进行一张图片修正

      若识别到的图片的文字与图片上一样,即可继续下一张图片识别
    • 表中无内容



      部分图片可能由于背景颜色关系,导致此张图片无法识别,可跳过继续下一张识别。

    • 识别一半
      例如以下图片,四个字符,只被分割成两个



      此时,可以用到分割识别框以及调整识别框位置的功能



      调整后的图形
    Run Tesseract for Training

    产生字符特征文件(*.tr)

    把修正后的box文件传回centos7系统中,删除原来在centos 7系统中的box文件

    [root@docker01 03test]# rm 200test.box
    
    rm:是否删除普通文件 "200test.box"?y
    [root@docker01 03test]# rz -by
    
    rz waiting to receive.
    Starting zmodem transfer.  Press Ctrl+C to cancel.
    Transferring 200test.box...
      100%       9 KB       9 KB/sec    00:00:01       0 Errors
    
    [root@docker01 03test]# tesseract 200test.tif 200test nobatch box.train
    

    目录下都了一个tr文件

    [root@docker01 03test]# ll
    
    总用量 1756
    -rw-r--r-- 1 root root  10210 10月 26 16:53 200test.box
    -rw-r--r-- 1 root root 949532 10月 26 15:13 200test.tif
    -rw-r--r-- 1 root root 830214 10月 27 00:58 200test.tr
    -rw-r--r-- 1 root root    325 10月 27 00:58 200test.txt
    
    Compute the Character Set

    产生计算字符集(unicharset)

    [root@docker01 03test]# unicharset_extractor 200test.box
    
    Extracting unicharset from 200test.box
    Wrote unicharset file ./unicharset.
    
    定义字体特征文件并聚集字符特征

    新建文件“font_properties”。那么需要在目录下新建一个名字为“font_properties”的文件,并且输入文本 :
    注意:这里 200test 必须与训练名中的名称保持一致,填入下面内容 ,这里全取值为0,表示字体不是粗体、斜体等等。

    200test 0 0 0 0 0
    
    [root@docker01 03test]# ll
    
    总用量 1764
    -rw-r--r-- 1 root root  10210 10月 26 16:53 200test.box
    -rw-r--r-- 1 root root 949532 10月 26 15:13 200test.tif
    -rw-r--r-- 1 root root 830214 10月 27 00:58 200test.tr
    -rw-r--r-- 1 root root    325 10月 27 00:58 200test.txt
    -rw-r--r-- 1 root root     18 10月 27 01:02 font_properties
    -rw-r--r-- 1 root root   2301 10月 27 01:00 unicharset
    [root@docker01 03test]# cat font_properties
    
    200test 0 0 0 0 0
    

    执行命令:

    [root@docker01 03test]# mftraining -F font_properties  -U unicharset 200test.tr
    
    Warning: No shape table file present: shapetable
    Reading 200test.tr ...
    Flat shape table summary: Number of shapes = 43 max unichars = 1 number with multiple unichars = 0
    Warning: no protos/configs for Joined in CreateIntTemplates()
    Warning: no protos/configs for |Broken|0|1 in CreateIntTemplates()
    Done!
    

    输入命令:

    [root@docker01 03test]# cntraining 200test.tr
    
    Reading 200test.tr ...
    Clustering ...
    
    Writing normproto ...
    

    此时,在目录下应该生成若干个文件了,把unicharset, inttemp, normproto, pffmtable这四个文件加上前缀“200test.”。然后 合并训练文件

    [root@docker01 03test]# ll
    
    总用量 2100
    -rw-r--r-- 1 root root  10210 10月 26 16:53 200test.box
    -rw-r--r-- 1 root root 949532 10月 26 15:13 200test.tif
    -rw-r--r-- 1 root root 830214 10月 27 00:58 200test.tr
    -rw-r--r-- 1 root root    325 10月 27 00:58 200test.txt
    -rw-r--r-- 1 root root     18 10月 27 01:02 font_properties
    -rw-r--r-- 1 root root 323869 10月 27 01:03 inttemp
    -rw-r--r-- 1 root root   5342 10月 27 01:04 normproto
    -rw-r--r-- 1 root root    341 10月 27 01:03 pffmtable
    -rw-r--r-- 1 root root    778 10月 27 01:03 shapetable
    -rw-r--r-- 1 root root   2301 10月 27 01:00 unicharset
    

    修改文件,并合并训练文件

    [root@docker01 03test]# ll
    
    总用量 2100
    -rw-r--r-- 1 root root  10210 10月 26 16:53 200test.box
    -rw-r--r-- 1 root root 949532 10月 26 15:13 200test.tif
    -rw-r--r-- 1 root root 830214 10月 27 00:58 200test.tr
    -rw-r--r-- 1 root root    325 10月 27 00:58 200test.txt
    -rw-r--r-- 1 root root     18 10月 27 01:02 font_properties
    -rw-r--r-- 1 root root 323869 10月 27 01:03 test200.inttemp
    -rw-r--r-- 1 root root   5342 10月 27 01:04 test200.normproto
    -rw-r--r-- 1 root root    341 10月 27 01:03 test200.pffmtable
    -rw-r--r-- 1 root root    778 10月 27 01:03 test200.shapetable
    -rw-r--r-- 1 root root   2301 10月 27 01:00 test200.unicharse
    

    合并文件

    [root@docker01 03test]# combine_tessdata test200.
    
    Combining tessdata files
    TessdataManager combined tesseract data files.
    Offset for type  0 (test200.config                ) is -1
    Offset for type  1 (test200.unicharset            ) is 140
    Offset for type  2 (test200.unicharambigs         ) is -1
    Offset for type  3 (test200.inttemp               ) is 2441
    Offset for type  4 (test200.pffmtable             ) is 326310
    Offset for type  5 (test200.normproto             ) is 326651
    Offset for type  6 (test200.punc-dawg             ) is -1
    Offset for type  7 (test200.word-dawg             ) is -1
    Offset for type  8 (test200.number-dawg           ) is -1
    Offset for type  9 (test200.freq-dawg             ) is -1
    Offset for type 10 (test200.fixed-length-dawgs    ) is -1
    Offset for type 11 (test200.cube-unicharset       ) is -1
    Offset for type 12 (test200.cube-word-dawg        ) is -1
    Offset for type 13 (test200.shapetable            ) is 331993
    Offset for type 14 (test200.bigram-dawg           ) is -1
    Offset for type 15 (test200.unambig-dawg          ) is -1
    Offset for type 16 (test200.params-model          ) is -1
    Output test200.traineddata created sucessfully.
    

    此时目录下“test200.traineddata”的文件拷贝到tesseract程序目录下的“tessdata”目录。

    [root@docker01 03test]# cp test200.traineddata /usr/share/tesseract/tessdata
    

    查看当前语言包有哪些

    [root@docker01 tesseract_test]# tesseract --list-langs
    List of available languages (4):
    eng
    normal
    myfont
    test200
    

    至此,新的语言包已训练完成,下一步就是要用此语言包来识别图形文字

    再次识别

    还是最开始的5涨图片

    [root@docker01 test01]# ll
    
    总用量 44
    -rw-r--r-- 1 root root 1829 10月 24 16:05 0.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1930 10月 24 16:05 1.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1890 10月 24 16:05 2.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1986 10月 24 16:05 3.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1828 10月 24 16:05 4.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1866 10月 24 16:06 5.gif
    

    用一个循环批量识别

    [root@docker01 test01]# for i in {1..5};do tesseract $i.gif out.$i -l test200;done
    Tesseract Open Source OCR Engine v3.04.00 with Leptonica
    Warning in pixReadMemGif: writing to a temp file, not directly to memory
    Tesseract Open Source OCR Engine v3.04.00 with Leptonica
    Warning in pixReadMemGif: writing to a temp file, not directly to memory
    Tesseract Open Source OCR Engine v3.04.00 with Leptonica
    Warning in pixReadMemGif: writing to a temp file, not directly to memory
    Tesseract Open Source OCR Engine v3.04.00 with Leptonica
    Warning in pixReadMemGif: writing to a temp file, not directly to memory
    Tesseract Open Source OCR Engine v3.04.00 with Leptonica
    Warning in pixReadMemGif: writing to a temp file, not directly to memory
    

    识别后输出的文件

    [root@docker01 test01]# ll
    总用量 48
    -rw-r--r-- 1 root root 1829 10月 24 16:05 0.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1930 10月 24 16:05 1.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1890 10月 24 16:05 2.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1986 10月 24 16:05 3.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1828 10月 24 16:05 4.gif
    -rw-r--r-- 1 root root 1866 10月 24 16:06 5.gif
    -rw-r--r-- 1 root root    6 10月 27 01:18 out.0.txt
    -rw-r--r-- 1 root root    6 10月 27 01:18 out.1.txt
    -rw-r--r-- 1 root root    6 10月 27 01:18 out.2.txt
    -rw-r--r-- 1 root root    6 10月 27 01:18 out.3.txt
    -rw-r--r-- 1 root root    7 10月 27 01:18 out.4.txt
    -rw-r--r-- 1 root root    6 10月 27 01:18 out.5.txt
    

    查看文件内容,以及对比图片

    [root@docker01 test01]# cat out.*
    l54v
    
    ikh6
    
    ynxn
    
    7y28
    
    nl 9c
    
    w4zb
    

    图片内容


    可以对比下最开始的识别情况,识别率大大提高了。

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      网友评论

      • obersea:我有很多坐标表格需要ocr自动读取,要求不能出错,原始表格的图片质量不太好,有打印的表格有手写的,能不能做个程序专门对应这个要求
      • 弄浪的鱼:一模一样的一篇:http://www.suohi.cc/posts/5810974b731d7c006f9daf77 ,你说是抄的还是抄的?
        弄浪的鱼:@毛毛卷弯弯 那就很尴尬.. 那你也该高兴啊,我在捍卫你的权利~:relieved:
        毛毛卷弯弯:信不信,过两天我就可以让他恢复呢~~:sunglasses:
        毛毛卷弯弯:那你有没觉得这个网站打不开了呢
      • 网络安全自修室:jTessBoxEditor对某个page是空白怎么办?如果空白会直接影响后面生成字体文件吧!不知道是不是这个原因,老是在mftraining -F font_properties -U unicharset num.font.exp0.tr报错Error: Unable to open num1.font.exp0.tr!
        "Fatal error encountered!" == NULL:Error:Assert failed:in file ../../../../ccutil/globaloc.cpp, line 75同时mftraining.exe停止工作,求破:joy:
        落笔未留韵0:tesseract.exe trainner\train.tif trainner\train -psm 7 batch.nochop makebox
        makebox 的时候 加上 psm
        网络安全自修室: @斑竹队长 不能空页就可以正常,把空页的删掉再训练吧!
        斑竹队长:我也这样 看到emptypage心都要碎了。。
      • 热血沸腾:问个问题,如果我有几万张图片,怎么办?
        热血沸腾:@毛毛卷弯弯 第三方都是收费的,而且价格不菲,本身程序和数据都值钱
        毛毛卷弯弯:其实验证码识别,不是很建议用这种方式,有一些第三方打码平台,调用他们的api,识别效率很高的。ORC这种方式,只有完整一换验证方式,之前做的那些工作就都白费了。
      • 简讯Alfred:您好!您在训练过程中遇到过 couldn't seek! 的提示吗?在合并图片保存时提示的。
        你是我曾踮脚张望的时光:同样在合并图片的时候遇到couldn't seek! ,不知道怎么解决的
        毛毛卷弯弯:@追_风的脚步 貌似没有。

      本文标题:使用Tesseract-OCR训练文字识别记录

      本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/fzzbuttx.html