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使用Tesseract-Ocr识别数字
前言
Tesseract-Ocr是我在编写爬虫项目中,用来识别图片(不是验证码)的本地解决方案(因为客户不想使用API识别,太贵),识别率目前达到了100%,可以说是相当了得,当然了,这取决于使用的traineddata
。
简介
Tesseract最初是在1985年至1994年间在Hewlett-Packard Laboratories Bristol和Greeley Colorado的Hewlett-Packard Co开发的,1996年进行了一些更改,移植到Windows,并且随着C++在1998年兴起。2005年Tesseract由惠普开源,然后从2006年至今,由谷歌继续开发。
Tesseract-Ocr并不是一个软件,它是一个软件包,包含了一个OCR引擎【libtesseract】和一个命令行程序 【tesseract】。Tesseract 4增加了一个基于OCR引擎的新神经网络(LSTM),该引擎专注于行级识别,但仍然支持Tesseract 3的传统Tesseract OCR引擎,该引擎通过识别字符模式来工作。
要启用与Tesseract 3的兼容性,你需要使用Legacy OCR Engine模式(--oem 0)。它还需要支持传统引擎的traineddata(训练好的数据文件),这些文件可以从tessdata存储库的文件获取。
Tesseract支持识别unicode(UTF-8),可以“开箱即用”识别100多种语言。
Tesseract支持多种输出格式:纯文本,hOCR(HTML),PDF,TSV。主分支还具有ALTO(XML)输出的实验支持。
⭐️⭐️⭐️ 具体介绍可以上tesseract-wiki查看。
在Java上使用
创建项目,并引入Jar包
Maven
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/net.sourceforge.tess4j/tess4j -->
<dependency>
<groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>
<artifactId>tess4j</artifactId>
<version>4.3.1</version>
</dependency>
Gradle
compile 'net.sourceforge.tess4j:tess4j:4.3.1'
导入traineddata
traineddata
是使用Tesseract-Ocr
训练好的数据文件,可以直接使用。这些文件你可以去tessdata存储库查找,也可以去谷歌搜索,当然了,你也可以自己训练