1.Python项目演练：使用深度学习自动识别车牌号【附源代码】
2.如何在windows上编译Tesseract OCR
3.python打造实时截图识别OCR
4.Tesseract OCR 文字识别 攻略
5.tesseract能识别哪些语言

Python项目演练：使用深度学习自动识别车牌号【附源代码】

       本文核心在于演示如何利用Python的源码深度学习技术，通过OpenCV和Pytesseract实现车牌自动识别。源码OpenCV作为强大的源码计算机视觉库，其cv2.erode(),源码 cv2.dilate(), cv2.morphologyEx()等功能在车牌识别中发挥关键作用。Pytesseract的源码Tesseract-OCR引擎则负责从处理过的图像中提取字符和数字信息。

       为了进行车牌识别，源码公园网站php源码项目中首先需要安装OpenCV和Pytesseract的源码pip包，然后通过定义一系列函数进行预处理，源码如检查轮廓的源码面积、宽高比和旋转，源码以排除非车牌区域。源码接下来，源码对识别结果进行预处理后，源码使用Pytesseract进行字符识别。源码dnw源码项目还涉及GUI编程，源码如在gui.py中编写代码，以直观地展示和操作车牌识别过程。

       自动车牌识别技术在安防、交通管理等领域具有广泛的应用，例如违停监测、停车场管理等。TSINGSEE青犀视频等企业也在视频监控领域融入AI技术，如EasyCVR视频融合云服务，集成了车牌识别、人脸识别等功能，提升了视频监控的智能化程度。

如何在windows上编译Tesseract OCR

       æºç : /tesseract-ocr/tesseract

       åœ¨github上有在不同系统中编译教程,彩球源码 Url在这里

       /tesseract-ocr/tesseract/wiki/Compiling

       Linux系统的编译

       Linux系统中编译过程按照教程来就可以, 可能遇到的问题, 也是我遇到的问题就两处

       1. 编译成功后, 使用LSTM识别时, 无法计算点积, 解决方法很简单, 把

       SIMDDetect::IsAVXAvailable()

       SIMDDetect::IsSSEAvailable()

       çš„返回值修改一下, 直接

       return false;

       2. 不停显示ScrollView: Waiting for server…, 出现这个问题主要是由于exe无法找到ScrollView.jar, 只需要在出现此句上方不远处, 将

       scrollview_path = ".";

       æ›¿æ¢æˆä½ è‡ªå·±çš„路径即可

       Windows系统的编译

       windows系统编译就比较坑了. 完全按照教程来理论上是可行的, 但是我不行…困扰许久.

       å…¶å®žæ€è€ƒæ¸…楚了也就那么回事儿, 主要就是由于依赖库: Leptonica

       åœ¨ä½¿ç”¨Cmake将TesseractOCR编译成vs工程时, 由于在CMakeLists.txt中没有指定Leptonica库的路径, 所以CMake在将TesseractOCR编译成vs工程时会报错

       äºŽæ˜¯, 在教程中, 需要大家安装cppan, 并且在编译TesseractOCR工程之前, 使用cppan安装相关依赖. 这种方式确实简便, 但是对于我天朝闭关锁国来讲, 什么事儿都可能发生, 反正我是各种报错…看到心碎… 搜了不少资料说, 可能需要一些科学技术才能够成功(fanqiang), 我只能帮你们到这了.

       å½“然对于我们这些良民来讲, 怎么能做这种事儿呢(主要是蓝灯没流量了..). 于是只好研究一下其他解决方法. 上面也说了, 问题主要就集中在Leptonica库的寻找上, 那好, 我们自己加上不就得了…于是, 就是下面

       Leptonica网站: /

       Leptonica Github: /danbloomberg/leptonica

       æŠŠæºç ä¸‹è½½ä¸‹æ¥, 自己手动编译一下, 很简单,源码目录下执行

       cd build

       cmake ..

       1

       2

       1

       2

       å³å¯åœ¨build目录下生成对应sln, 打开编译即可

       - 在TesseractOCR工程目录下找到CMakeLists.txt, 在

       ``` if(NOT EXISTS ${ PROJECT_SOURCE_DIR}/.cppan)

        if (NOT Leptonica_DIR AND NOT MSVC)

        find_package(PkgConfig REQUIRED)

        pkg_check_modules(Leptonica REQUIRED lept>=${ MINIMUM_LEPTONICA_VERSION})

        else()

        find_package(Leptonica ${ MINIMUM_LEPTONICA_VERSION} REQUIRED CONFIG)

        endif()

       else()

        if (STATIC)

        set(CPPAN_BUILD_SHARED_LIBS 0)

        else()

        set(CPPAN_BUILD_SHARED_LIBS 1)

        endif()

        add_subdirectory(.cppan)

       endif()```

       ä¹‹å‰åŠ ä¸Šè¿™ä¹ˆä¸€å¥

       set(Leptonica_DIR E:/dl/leptonica-master/build)

       æ„æ€å°±æ˜¯æˆ‘们将我们的Leptonica_DIR路径告诉编译系统, 让他不要乱找了

       - OK, 到这里, Leptonica导致的问题就已经解决啦

       - 还剩下的就是一些由于字符集导致的编译问题, 就是下面这句

       static const STRING kCharsToEx[] = { "'", "`", "\"", "\\", ",", ".",

       "〈", "〉", "《", "》", "」", "「", ""};

       æœ‰ä¸¤ç§è§£å†³æ–¹æ¡ˆ:

       ä¸€ç§æ˜¯åŽ»vs的文件->高级保存选项, 将编码修改为简体中文(GB) - 代码页

       å¦ä¸€ç§æ˜¯æŒ‰ç…§è¿™ä¸ªUrl: /fengbingchun/article/details/ 修改, 诸位喜欢哪种方式就采用哪种方式即可.

       - 到此结束…

python打造实时截图识别OCR

       Python打造实时截图识别OCR，是实现自动化文字识别的关键技术。本文将详细阐述实现这一功能的两种方法，以Snipaste工具辅助，同时结合pytesseract与百度API接口，提供从工具下载到OCR实现的全程指导。

       ### 方法一：pytesseract

       #### 第一步：下载并安装Tesseract-OCR

       访问指定网址下载Tesseract-OCR，并将其安装在你的计算机上。

       #### 第二步：配置环境变量

       将Tesseract-OCR的路径添加到系统环境变量中，确保Python能够访问到Tesseract的执行文件。

       #### 第三步：确认Tesseract版本

       通过命令行输入`tesseract -v`来检查Tesseract的版本信息，确保安装正确。

       #### 第四步：修改pytesseract配置

       在Python的site-packages目录下，编辑pytesseract文件，gfs源码以确保能够识别特定语言。

       #### 第五步：下载并安装字体

       下载与Tesseract版本相匹配的字体，并将其放置在指定目录下，以便OCR识别。

       #### 第六步：源码解析与测试

       解析源码，进行OCR识别测试，查看效果。

       #### 评价

       优点：免费，操作简便，适合初学者。

       缺点：识别准确率有限，识别效果一般。

       ### 方法二：百度API接口

       #### 第一步：获取百度AI开放平台资源

       注册并登录百度智能云账号，源码密探创建应用获取AppID，API Key，Secret Key。

       #### 第二步：安装百度API

       通过pip安装百度API接口。

       #### 第三步：源码解析与测试

       解析源码，设置参数，实时进行OCR识别测试。

       #### 评价

       优点：功能强大，识别效果显著。

       ### 小问题

       在尝试将功能封装为exe时，发现循环截图和实时识别的问题，该问题待解决后将实现完整的封装。

       总结，使用Python结合上述方法，能够有效实现实时截图识别OCR，适用于自动化、文字处理等场景。尝试不同的方法和优化策略，可以提高识别准确性和效率。

Tesseract OCR 文字识别 攻略

       OCR技术，即光学字符识别，是通过图像识别技术解析照片中的印刷体文字，但不识别手写体。在业界，Tesseract是广泛应用的OCR工具，由Google维护，但也存在挑战，尤其是在医疗领域。识别医疗文档时，如病历照片，由于折叠、扭曲、光照等问题，识别准确度受到严重影响。同时，化验单等文档不仅要求识别文字，还需将识别结果标准化填充至特定表格中。

       针对医疗场景，本文旨在探讨如何针对Tesseract进行定制改造，开发适用于不同医院表单格式的通用OCR系统。首先，安装Tesseract有多种方法，如MacOS的MacPorts或Homebrew，MacPorts安装步骤相对简单。安装完成后，通过命令行执行tesseract进行文字识别，如微信对话截图，结果并不完美，部分文字识别失败，如表情符号和部分特殊字符。

       在Python编程中，Pytesseract是Tesseract的Python封装，便于使用，但功能有限。通过调整图像处理和语言设置，如使用Image.open()配合lang参数，可以改善识别效果。然而，对于带有表情符号的文字，Tesseract可能无法识别。深入研究可能需要查看其源代码。此外，对于复杂文档，如预先分段再识别，可以考虑结合其他技术，如Custom-OCR-YOLO，以提高识别精度。

tesseract能识别哪些语言

       è¯†åˆ«å¤šç§å­—体、多种语言的字符，在实际应用中是很常见的问题。

       ç»è¿‡æµ‹è¯•ï¼ŒåŠæŸ¥çœ‹tesseract3.的源码，tesseract 3.版本是不支持多语言、多种字体OCR识别的。

       tesseract3.版本不支持新训练的数据，加入原有字符集，并不支持多个训练库的联合使用方式。

       å¦‚何利用tesseract进行多语言或多字体识别哪？

       ä¸€ç§æ–¹æ³•æ˜¯è‡ªå·±è®­ç»ƒå­—符集，将所有的字体、语言的训练数据放入一个训练数据文件内。这种方法需要庞大的训练样本数据，工作量大，而且舍弃原有的google的训练库，实在是太可惜了。

       å¦å¤–一种方法就是升级tesseract到3.版本。目前3.版本还没有release，需要自行下载源码，编译，生成。tesseract3.支持多个训练库联合使用的方式，这样就能支持多语言、多字体识别，并且tesseract3.版本的固有数据集应该增加了大量的样本，因为其体积比3.版本的数据文件大了很多。

       tesseract多语言识别的原理及算法在文章Adapting the Tesseract Open Source OCR Engine for Multilingual OCR有专门的介绍。这里记录下自己对这篇文章的理解。

       OCR字符识别的热点趋势：

       æ‹‰ä¸æ–‡-> 中文、日文、韩文 -> 阿拉伯文 -> 印度语

       è¿™å‡ ç§è¯­è¨€å­—符有各自的特征。

       æ±‰å­—、日文：有一些相同文字，但文字有上千种形状结构。

       éŸ©æ–‡ï¼šè‡ªå·±ç‰¹æœ‰çš„文字结构，而且数量更多。

       é˜¿æ‹‰ä¼¯æ–‡ï¼šå­—母都连起来书写，且字母处在不同的位置，其形状也不同。

       å°åº¦æ–‡ï¼šå°†å­—符连起来形成上千种形状，来表示不同的音节。其包含了阿拉伯文和韩文面临的问题。

       æ±‰å­—、韩文和印度文都有部首和词根的结构。相比韩文，汉字的词根在不同的字里，其形状也是不固定的，且常和其他部首连写。而印度文更复杂些。

       æ‹‰ä¸æ–‡å­—符识别在另外一篇文章中有介绍，这里写些思路与未提到的问题。

       1. 在连通区域分析后，找出blob，即单个字母块。

       2. 行检测。利用等间距检测与分割算法，包括识别词与字母的空白区别。

       3. 单个字符识别，并对初次识别效果不佳的字符进行分割与联想，对于多种可能，就应用词典的距离计算，选择出最好的可能性。

       4. 多次识别：识别效果好的字符作为训练样本，对其他不好的字符进行再次识别。（自适应分类器）

       é—®é¢˜ï¼š

       ä¸€èˆ¬ä¸€ä¸ªå­—母是单连通区域，但也有例外，一个字母有多个连通区域，或嵌套孔洞，如圆圈中有一个c或R的字符。

       --------------

       æ–‡ç« çš„排版：

       1. 横排、竖排、混合排列

       tesseract最初支持处理横排的情况，若处理各种排列，tesseract需要考虑更多的特征检测。

       æ®µè½ç¼©è¿›çš„检测； 字符间距检测（竖排字符的间距中值小于字符大小的均值）；文本行（列）检测

       å¦å¤–，对于竖排占多数的页面，可以旋转度，这样大部分文本可转换为横排，减少竖排区域误检率。

       æ··åˆæŽ’列在各种文字中都存在且常见，所以，tesseract要处理这些情况。

       2. 文本行、列检测

       è¡Œæ£€æµ‹ç®—法：

       æ¯è¡Œæ–‡æœ¬ä¸­çš„字符直接的间距比较小，一般比行间距小，且一般字符大小都差不多，除了个别特殊位置上的字符。利用这个特征，将邻近字符串起来，就形成了一条线。多条线形成后，就有了多条线平行的特征，多条平行线就形成了一个模块。

       ä¸åŒçš„平行线形成的排版，就能将整个页面分割开来。

       è¡Œæ£€æµ‹å®ŒæˆåŽï¼Œå°±èƒ½æ£€æµ‹è¡Œå†…的单个字符了。对于拉丁字符，空格是最小识别单位的特征，而一些语言的空格特征不明显，如中文字符，字、词之间空格没差别，词根之间也有空格，将一个连通区域作为一个独立的识别单位，这种识别方法缺少整体的识别能力，如字典等。一种解决方法是，先识别标点符号（punctuations），但对长句子，还是有局限性。

       è‹¥å­˜åœ¨å¤šç§è¯­è¨€æ··åˆç¼–排的情况，字符的大小特征可能不一样，如拉丁与汉字。这就需要不同的语言字符，应用不同的阈值进行过滤。

       3. 古斯拉夫语Cyrillic，类似俄语之类吧，小写字母x字符高度的估计

       æ‹‰ä¸å­—符检测的方法，不适用于这种语言。

       ä¿„语的检测需要应用其他的特征。这里对俄语不熟悉，就忽略不看了。

       4. 字、词的识别

       åŒ…括分割、搜索及形状分类

       å­—母语言的识别，与象形文字的识别，有很多不同。象形文字的词汇的边界不如字母文字清晰。

       å¯¹äºŽè±¡å½¢æ–‡å­—间的关联，tesseract应用最优优先搜索方法（best-first-search），在词典中寻找匹配的词汇，这个比字母词汇搜索需要更深的搜索层次。

       å½¢çŠ¶åˆ†ç±»

       çº¿å®½ã€çº¿é•¿éƒ½å¯ä»¥ä½œä¸ºå­—符的形状特征。对于一个字或字符，可以先粗略的分类，多选几个近似的分类,然后，再仔细的分类，从候选的类别选出可能的类别。

       6. 上下文关联后处理

       å­—典搜索