前提假設：

1. 所要檢測的圖片是純文本或者文字，最好是只有一行； 或者截圖只有一行文本的圖片。如下圖

圖片名稱： text03.jpg

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2. 從文本檢測（深度學習網絡）軟件檢測到的 包含文本區域的圖片。

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開源文本識別軟件（OCR）

Tesseract-OCR?

下載鏈接：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/

可以根據自己的電腦操作系統位數決定下載32位 或者 64位，按照時間順序，可以下載最新的版本。

安裝步驟：

下載完后，是 .exe格式文件，點擊安裝，一直下一步就可以了。

注釋： 如果有提示：選擇下載包（在additional language data (download 下選擇中數學公式庫和中文庫Chinese（simplified）（traditional）），兩者都選上， 點擊“next”繼續

注釋：如果選中additional的√ 鉤號， 安裝時可能提示一個錯誤，不管它，直接按 enter 鍵盤按鍵，直到裝完。

筆者是裝在 E:| 盤，，，目錄是E:\ Tesseract-OCR

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環境配置：

1. 將Tesseract-OCR安裝目錄（E:\Tesseract-OCR）加入環境變量path中；? ? 環境變量獲取方式：右鍵 桌面上的 “計算機”圖標， 然后如下圖所示。 雙擊 PATH 在最末尾加入剛剛軟件安裝的目錄。

2 新建環境變量，變量名TESSDATA_PREFIX?并賦值為E:\Tesseract-OCR\tessdata

?

?

運行方法：

Windows的 cmd命令行模式下 運行， 如下圖紅色框里，可以正確檢測前面 text.jpg 圖片里的英文內容。

tesseract 是命令

第一個目錄是要識別的圖片目錄和文件名

第二個目錄是結果要保存的目錄和文件名

-l 是選項符號，（-后面那個小寫字母是L的小寫）

eng 是English的縮寫，在目錄 E:\Tesseract-OCR\tessdata目錄下， 完整名稱是下圖的紅色框內? eng.traineddata文件名。

makebox是固定的寫法

注釋：如果想要檢測中文文字的圖片，則需要下載?chi_sim.traineddata文件， 下載地址：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata

注釋： 如果以上GitHub打不開可以試試，CSDN的加速計劃?https://codechina.csdn.net/mirrors/tesseract-ocr/tessdata?utm_source=csdn_github_accelerator

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運行結果：

運行結果是一個 .box 文件， 可以用 文本類編輯工具軟件打開或記事本打開 查看內容

結果是一行一個字母，如果圖像比較干凈，無干擾背景紋理的話，檢測準確率很高。

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Python 版本，沒測試：可以參考：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/113961004

https://blog.csdn.net/qq_41030861/article/details/99842001?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.control&dist_request_id=&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.control

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總結：

用于簡單的圖片，例如白底黑字，一行或者多行文字，字符直接比較松散，則檢測結果質量較高，準確率較高。

若，圖片中背景顏色很雜很多干擾因素，或者黑底白粗字，或者傾斜或者 其他門牌號廣告牌等大字體，藝術字體，則幾乎無法正確識別。 想要識別這些場景下的文字，則需要用深度學習神經網絡模型，網上有很多開源軟件，需要GPU伺候。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能学习--文本识别实践-tesseract-ocr的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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