Tesseract OCR 最优训练模型使用教程

Tesseract OCR 最优训练模型使用教程

tessdata_best Best (most accurate) trained LSTM models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tessdata_best

1. 项目介绍

Tesseract OCR 是一个开源的光学字符识别（OCR）引擎，由 Google 维护。本项目 tessdata_best 包含了 Tesseract 4 中 LSTM OCR 引擎使用的最优训练模型。这些模型经过精确训练，提供了更高的识别准确度。所有数据均遵循 Apache-2.0 许可。

2. 项目快速启动

在开始使用前，确保你已经安装了 Tesseract OCR 4.x 版本，因为本项目中的模型只适用于 LSTM OCR 引擎。

安装 Tesseract

# Ubuntu
sudo apt-get update
sudo apt-get install tesseract-ocr

# CentOS
sudo yum install tesseract

下载最优模型

从本项目仓库下载模型文件到 Tesseract 的数据目录。

# 克隆仓库
git clone https://github.com/tesseract-ocr/tessdata_best.git

# 将模型文件移动到 Tesseract 数据目录
mv tessdata_best/* /usr/share/tesseract-ocr/traineddata/

使用模型进行识别

# 识别图像中的文字（假设图像文件名为 image.png）
tesseract image.png stdout -l eng

这里 -l eng 参数指定了使用的语言模型，eng 代表英语。你可以根据需要替换为其他语言代码。

3. 应用案例和最佳实践

文本识别

使用 Tesseract OCR 识别扫描文档或图片中的文字是一个常见的应用案例。确保提供的图片清晰，文字没有变形，这样可以获得最佳的识别效果。

# 识别图片中的文字并保存到文件
tesseract image.png output -l eng

文件夹批量处理

对于包含多个文件的文件夹，可以编写一个简单的脚本来批量处理这些文件。

for img in /path/to/images/*.png; do
    tesseract "$img" "${img%*.png}.txt" -l eng
done

4. 典型生态项目

• Tesseract.js: 一个在浏览器中运行的 Tesseract OCR 的 JavaScript 版本。
• Pytesseract: 一个 Python 封装库，允许你使用 Python 代码调用 Tesseract OCR。
• OpenCV: 一个开源的计算机视觉库，可以与 Tesseract OCR 结合使用，对图像进行预处理以提高 OCR 的准确度。

以上就是关于如何使用 Tesseract OCR 最优训练模型的详细介绍。希望对您的项目有所帮助。

tessdata_best Best (most accurate) trained LSTM models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tessdata_best