ocr測試

安裝
1)安裝imageMagick.????? 該庫用于圖像格式轉換
2)安裝liblept.????????? 該庫不需要顯示的圖像轉換， 直接支持多種圖片格式
3)安裝tesseract.??????? 圖片文字內容提取

以上三庫在編譯過程中均 ./configure --enable-shared --enable-static


幫助：
1）http://www.huangshifu.net/2010/01/29/ocr-stuff.html
2）tessercat bug:
??? http://www.win.tue.nl/~aeb/linux/ocr/tesseract.html
??? patch5 可以解決某些png導致core掉的問題。
3）安裝 liblept。 安裝過程中出現z_compress什么的未定義， 在網上查詢得到其定義值為-1
??? #define z_compress,,,? (-1)


開發：
1）imageMagick支持多線程。 根據需求， 程序是基于convert.c修改而成的。
2）tesseract不支持多線程。（官方有說明。 其中用到全局、靜態變量）。 程序基于

重新configure tesseract, make, make install 得到其庫和config_auto.h

然后根據自己的需要修改是否定義HAVE_LIBTIFF或者HAVE_LIBLEPT

然后測試二者的效果和性能






性能和效果影響：
1) tesseract的詞庫對性能影響很大。 圖片中帶中文的， 使用英文詞庫比中文詞庫好許多。 當然中文提不出來。 （但數字能提出來， 我只需要數字）
2) scale 和 crop 和灰度等對性能和準確率有影響。
char *argv[15] = {"presudo", "-compress", "none",? "-colorspace", "Gray",
143???????????????????????? "-gravity", "SouthWest", "-crop", "70x70%"};

144???? //????????????????? "-scale",? "150%" };

初步結論， 使用imageMagick轉換到tiff再提取數字， 比直接使用支持多抓奶哥格式的lept要稍微快一些。? 但虛存占用略大。

error/constitute.c/ReadImage/532

出現此錯誤， 是ImageMagick的delegate的問題。 可以使用convert -list configure查看DELEGATE， 然后安裝對應的圖形lib、再重新安裝ImageMagick

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#!/bin/bash
#http://hi.baidu.com/zzticzh/blog/item/b363a8cc64ff4e0401e9289d.html




#生成box文件
tesseract myeng.tif myeng -l chi_sim batch.nochop makebox

##tesseract myeng.tif myeng -l myeng batch.nochop makebox

#vi classify/ocrfeatures.cpp tess_fscanf -> fscnaf
#得到tr txt log文件。 注意查看log文件
tesseract myeng.tif myeng nobatch box.train

#得到unicharset文件
unicharset_extractor myeng.box

#得到inttemp pffmtable myeng.unicharset Microfeat
mftraining -U unicharset -O myeng.unicharset myeng.tr
mv -f inttemp myeng.inttemp
mv -f Microfeat myeng.Microfeat
mv -f pffmtable myeng.pffmtable

#多個的結果聚集
##mftraining -U unicharset -O myeng.unicharset myeng.tr

#得到normproto
cntraining myeng.tr
mv -f normproto myeng.normproto

touch normproto.unicharambigs

combine_tessdata myeng.

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ocr效果參數

char *argv[32] = {"presudo", "-compress", "none", "-trim", "-gravity", "NorthWest", "-crop", "100x100+0+0", "+repage",
154???????????????????????? "-normalize", "-level", "25%",
155???????????????????????? "-sigmoidal-contrast", "10,50%", "-monochrome",
156???????????????????????? NULL};

不壓縮、去邊緣空白 切割 、顏色歸一、對比度增強?? 再轉為二值化

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安裝圖形庫 png gif tiff jpeg

總結

以上是生活随笔為你收集整理的myocr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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