tesseract-recognize工具：布局分析与文本识别的新方法

tesseract是一个开源的光学字符识别引擎，广泛应用于图像中文字的识别。tesseract-recognize在此基础上进行扩展，提供了布局分析和文本识别的功能，并且能够将识别结果以Page XML格式进行输出。 tesseract-recognize的使用需要满足一定的环境要求。在Ubuntu 18.04和20.04上，需要安装cmake、g++、libtesseract-dev、libgs-dev、libxslt1-dev和libopencv开发等软件包。其中，libtesseract-dev是tesseract的开发包，libgs-dev是GNU Ghostscript的开发包，libxslt1-dev是libxslt1的开发包，libopencv开发是OpenCV的开发包。 在安装完所需的软件包后，可以通过Tesseract-ocr、幽灵脚本、libxslt1.1、libopencv-core3.2或libopencv-core4.2等工具运行tesseract-recognize。如果想从源代码进行编译，可以按照提供的操作进行。如果只是想简单使用该工具，可以选择使用docker，具体操作在文档中有详细的说明。 tesseract-recognize的源代码可以通过git clone命令从github上获取，并且需要使用--recursive参数以获取子模块。获取源代码后，需要创建一个名为tesseract-recognize的目录，并在此目录中进行后续操作。" 知识点1：tesseract-ocr的介绍和应用 tesseract-ocr是一个开源的光学字符识别引擎，它可以识别图像中的文字并将其转换为机器编码的文字。它可以处理多种类型的图像格式，如JPEG、PNG、BMP等，并支持多种语言的文字识别。tesseract-ocr广泛应用于图像文字的提取、文档数字化、自动录入系统等领域。 知识点2：tesseract-recognize的功能和特点 tesseract-recognize是在tesseract的基础上开发的，除了具有tesseract的基本功能外，还增加了布局分析和文本识别的功能，并且能够以Page XML格式输出识别结果。Page XML是一种用于描述文档图像中元素位置和结构的格式，广泛应用于文档图像分析和识别领域。 知识点3：tesseract-recognize的运行环境配置 在Ubuntu 18.04和20.04上，运行tesseract-recognize需要安装cmake、g++、libtesseract-dev、libgs-dev、libxslt1-dev和libopencv开发等软件包。这些软件包都是tesseract-recognize运行的必要条件，缺一不可。其中，libtesseract-dev、libgs-dev、libxslt1-dev是用于支持tesseract、Ghostscript和XML解析的相关功能，libopencv开发是用于支持图像处理的相关功能。 知识点4：tesseract-recognize的安装和运行 tesseract-recognize提供了从源代码编译和使用docker两种安装方式。如果选择从源代码编译，需要按照操作说明进行。如果选择使用docker，操作会相对简单一些。在安装完成后，可以通过Tesseract-ocr、幽灵脚本、libxslt1.1、libopencv-core3.2或libopencv-core4.2等工具运行tesseract-recognize。 知识点5：tesseract-recognize的源代码获取和编译 tesseract-recognize的源代码可以通过git clone命令从github上获取。需要注意的是，获取源代码时需要使用--recursive参数以获取子模块。获取源代码后，需要创建一个名为tesseract-recognize的目录，并在此目录中进行后续操作。获取源代码后，需要按照操作说明进行编译和安装。