1.如何在windows上编译Tesseract OCR
2.Tesseract OCR 文字识别 攻略
3.python打造实时截图识别OCR

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,码阅 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…

Tesseract OCR 文字识别 攻略

       OCR技术，即光学字符识别，码阅是码阅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。码阅在业界，码阅Tesseract是码阅OutputStream源码广泛应用的OCR工具，由Google维护，码阅但也存在挑战，码阅尤其是码阅在医疗领域。识别医疗文档时，码阅如病历照片，码阅由于折叠、码阅扭曲、码阅光照等问题，码阅识别准确度受到严重影响。码阅同时，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yy币充值源码通用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。分类阅读app源码

       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。志愿分析系统源码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。

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dapp秒合约源码两种方法，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，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，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。