文中測試了3.0和4.0兩個版本。發現3.0識別效率不准確，需要訓練詞庫。4.0識別效率就比較高了，而且支持結果生成pdf、txt等格式。所以推薦使用4.0版本。 　　這個工具可以用在爬蟲的時候獲取驗證碼進行識別且自動輸入驗證碼的功能。 　　git地址:https ...

一 .簡單使用Tesseract文字識別 1.創建項目 2.引用Tesseract-ocr庫 3.下載語言文件 下載地址 https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki ...

mxnet的訓練過程——從python到C++ mxnet（github-mxnet）的python接口相當完善，我們可以完全不看C++的代碼就能直接訓練模型，如果我們要學習它的C++的代碼，從python訓練與預測的模型中可以看到C++的代碼是怎么被調用的。上一篇博客中，我已經說明 ...

介紹 Tesseract是一個基於Apache2.0協議開源的跨平台ocr引擎,支持多種語言的識別,在Windows和Linux上都有良好的支持. 源代碼在這: 源碼地址 有一個編譯打包好的Windows安裝包(里面帶了官方訓練好的英文庫): Windows安裝包 ...

注：目前僅說明windows下的情況 前言 網上已經有大量的tesseract的識別教程，但是主要有兩個缺點： 大多數比較老，有部分內容已經不適用。 大部分只是就英文的訓練進行探索，很少針對中文的訓練。 接下來盡可能詳細的介紹自己tesseract訓練中文識別的經驗 ...

​ 前言： OCR文字識別在目前有着比較好的應用，也出現了很多的文字識別軟件，但軟件是面向用戶的。對於我們技術人員來說，有時難免需要在計算機視覺任務中加入文字識別，如車牌號識別，票據識別等，因此軟件對我們是沒用的，我們需要自己實現文字識別。 在文字識別方面，主要有兩款主流的開源框架 ...

Tesseract的OCR引擎最先由HP實驗室於1985年開始研發，至1995年時已經成為OCR業內最准確的三款識別引擎之一。2005年，Tesseract由美國內華達州信息技術研究所獲得，並求諸於Google對Tesseract進行改進、消除Bug、優化工作。Tesseract目前已作為開源項目 ...

YOLOv5訓練過程 1. 數據格式轉為YOLOv5需要的格式 yolov5的項目地址 YOLOv5需要圖像標注的數據格式 大家都知道，用於訓練的圖片都是有對應的標注信息的，主要來標注圖片中的待識別物體（用邊界框和類別表示） 在yolov5中每一個圖片對應的標注信息（邊界框和類別 ...