Tesseract-OCR有什么用
时间: 2024-06-21 13:02:35 浏览: 11
Tesseract OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是一个开源的文本识别引擎,由Google维护并基于先前的开源项目Apache Tesseract。它的主要作用是将图像中的文字转换成可编辑、可搜索的文本格式,适用于扫描文档、照片中的文字识别、手写文字识别等各种场景。
Tesseract OCR的主要用处包括:
1. **文档数字化**:将纸质文档扫描后的图片中的文字提取出来,方便电子化管理和搜索。
2. **网页抓取**:从网页图片中识别出文本内容,用于数据抓取或自动化网页分析。
3. **移动应用**:在手机应用中集成OCR功能,如拍摄名片、表格等快速输入文字。
4. **自动表格填充**:识别表格中的数据,帮助软件自动生成填写表单或数据库记录。
5. **无障碍技术**:对于视觉障碍者,可以通过OCR技术读取屏幕上的文字内容,提供辅助功能。
6. **机器学习训练**:作为训练数据集的一部分,用于训练自己的文本识别模型。
相关问题
Tesseract-OCR 中文包使用方法
Tesseract-OCR是一个开源的OCR(Optical Character Recognition)引擎,它可以将图片中的文字识别出来。Tesseract-OCR中文包是为了让Tesseract-OCR支持中文识别而开发的一个工具包。以下是Tesseract-OCR中文包的使用方法:
1. 安装Tesseract-OCR
首先,你需要安装Tesseract-OCR,可以在官网(https://github.com/tesseract-ocr/tesseract)下载安装包进行安装。
2. 下载中文包
下载中文包,你可以在Github上找到(https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/tree/3.04.00),选择chi_sim.traineddata和chi_tra.traineddata两个文件下载。
3. 将中文包移动到Tesseract-OCR目录下
将下载好的两个中文包文件移动到Tesseract-OCR的tessdata目录下。
4. 使用Tesseract-OCR识别中文图片
在命令行中执行以下命令:
tesseract image_path output_text_path -l chi_sim(或者-l chi_tra)
其中,image_path为需要识别的图片路径,output_text_path为输出文本路径,-l参数指定使用哪种语言进行识别。
tesseract-ocr结合vs使用
tesseract-ocr 是一个开源的 OCR 引擎,可以用于识别图像中的文字。如果你想结合 Visual Studio 使用 tesseract-ocr,可以按照以下步骤进行:
1. 下载 tesseract-ocr:从 tesseract-ocr 的官网下载最新版本的库文件。
2. 安装 tesseract-ocr:将下载的 tesseract-ocr 库文件解压到本地文件夹中,并将该文件夹添加到系统环境变量中。
3. 创建 Visual Studio 项目:在 Visual Studio 中创建一个新的 C++ 项目。
4. 导入 tesseract-ocr 库:在 Visual Studio 中打开项目属性页,选择“VC++ 目录”,并添加 tesseract-ocr 库的头文件路径和库文件路径。
5. 编写代码:在 Visual Studio 中编写 C++ 代码,调用 tesseract-ocr 的 API 进行图像 OCR。
下面是一个简单的示例代码,演示如何使用 tesseract-ocr 进行图像 OCR:
```c++
#include <tesseract/baseapi.h>
#include <leptonica/allheaders.h>
int main()
{
// 创建 tesseract-ocr 引擎
tesseract::TessBaseAPI *ocr = new tesseract::TessBaseAPI();
// 初始化 tesseract-ocr 引擎
ocr->Init(NULL, "eng");
// 加载图像
Pix *image = pixRead("test.png");
// 识别图像中的文字
ocr->SetImage(image);
char *text = ocr->GetUTF8Text();
// 输出识别结果
printf("%s", text);
// 释放内存
delete [] text;
pixDestroy(&image);
ocr->End();
delete ocr;
return 0;
}
```
在上述代码中,首先创建了一个 tesseract::TessBaseAPI 对象,然后调用其 Init() 方法初始化 tesseract-ocr 引擎。接下来,加载图像,并调用 SetImage() 方法将图像传递给 tesseract-ocr 引擎进行识别。最后,调用 GetUTF8Text() 方法获取识别结果,并将结果输出到控制台上。最后,释放内存并结束程序。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)