CnOCR 训练数据集
时间: 2023-07-06 07:36:49 浏览: 91
CnOCR的训练数据集包含了各种各样的字符样本,包括数字、字母、汉字等等。这些字符样本是从不同的来源收集而来的,包括公开数据集、网上下载的字体文件以及自己手写的字符样本。在收集到这些样本之后,我们可以对其进行预处理,包括图像灰度化、二值化、字符分割等等。然后,我们可以使用这些预处理后的字符样本来训练神经网络。CnOCR使用的是基于卷积神经网络(CNN)的字符识别模型,它可以对不同大小、不同字体的字符进行识别,并且在不同的应用场景下表现出很好的性能。为了提高性能,我们还可以使用数据增强技术来扩充训练集,例如图像翻转、旋转、缩放等等。这样可以使得模型更加鲁棒,并且能够识别更多样的字符。
相关问题
python使用CnOcr提取图片表格数据保存EXCEL
可以使用以下步骤来实现:
1. 安装CnOcr库:在命令行中输入 `pip install cnocr` 进行安装。
2. 导入所需库:导入CnOcr、Pillow和OpenPyXL库。
```python
import cnocr
from PIL import Image
from openpyxl import Workbook
```
3. 加载CnOcr模型:使用 `cnocr.CnOcr()` 函数加载CnOcr模型。
```python
ocr = cnocr.CnOcr()
```
4. 读取图片和提取文字:使用Pillow库读取图片,并使用CnOcr提取文字。
```python
img = Image.open("table.png")
text = ocr.ocr(img)
```
5. 处理提取到的文字:将提取到的文字进行处理,得到表格的行列数和每个单元格的内容。
```python
rows = []
cols = 0
for line in text:
row = []
for word in line:
row.append(word[1])
rows.append(row)
if len(row) > cols:
cols = len(row)
```
6. 将表格数据保存到Excel中:使用OpenPyXL库将表格数据保存到Excel中。
```python
wb = Workbook()
ws = wb.active
for r in range(len(rows)):
for c in range(len(rows[r])):
ws.cell(row=r+1, column=c+1, value=rows[r][c])
wb.save("table.xlsx")
```
这样,你就可以将图片中的表格数据提取出来,并保存到Excel文件中了。需要注意的是,CnOcr对图片的要求比较高,如果图片质量不好,可能无法正确识别。
linux安装cnocr
cnocr是一个基于Python的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)工具库,可以用于识别图片中的文字。要在Linux中安装cnocr,首先需要确保系统中已经安装了Python环境和pip包管理工具。
1. 打开终端,输入以下命令来安装cnocr的依赖库:
```bash
sudo apt-get install libgl1-mesa-glx
```
2. 然后使用pip来安装cnocr:
```bash
pip install cnocr
```
3. 安装完成后,可以使用以下命令来测试cnocr是否成功安装:
```bash
python
```
在Python交互式环境中输入以下命令:
```python
import cnocr
cnocr.ocr('图片路径')
```
如果没有报错并且成功识别出图片中的文字,则表示cnocr安装成功。
需要注意的是,cnocr依赖于Tensorflow和Keras,因此在安装cnocr之前需要确保这两个库也已经安装好了。如果没有安装,可以使用以下命令来安装:
```bash
pip install tensorflow keras
```
总之,在Linux中安装cnocr主要是通过pip来安装cnocr和它的依赖库,然后就可以在Python中使用cnocr来进行光学字符识别了。
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