Tesseract OCR - 繁體中文【簡易識別篇】
更新於 發佈於 閱讀時間約 5 分鐘
GitHub
Tesseract OCR：tesseract-ocr/tesseract: Tesseract Open Source OCR Engine (main repository) (github.com)
Tesseract User Manual：Tesseract User Manual | tessdoc (tesseract-ocr.github.io)
How to train LSTM Tesseract：tessdoc/TrainingTesseract-5.md at main ·tesseract-ocr/tessdoc (github.com)
- 作業系統：win10
- 版本訊息-命令提示字元(CMD)
C:\Users\user>tesseract --version
tesseract v5.0.1.20220118
leptonica-1.78.0
libgif 5.1.4 : libjpeg 8d (libjpeg-turbo 1.5.3) : libpng 1.6.34 : libtiff 4.0.9 : zlib 1.2.11 : libwebp 0.6.1 : libopenjp2 2.3.0
Found AVX2
Found AVX
Found FMA
Found SSE4.1
Found libarchive 3.5.0 zlib/1.2.11 liblzma/5.2.3 bz2lib/1.0.6 liblz4/1.7.5 libzstd/1.4.5
Found libcurl/7.77.0-DEV Schannel zlib/1.2.11 zstd/1.4.5 libidn2/2.0.4 nghttp2/1.31.
一、簡單OCR識別
tesseract imagename outputbase [-l lang] [--oem ocrenginemode] [--psm pagesegmode] [configfiles...]
1、開啟命令提示字元(cmd)，進入到要識別的圖片的路徑下
cd 圖片路徑
2、tesseract 【預識別圖片之名稱】【生成的結果文件的名稱】-l【字庫】
- -l :選擇輸入語言/ 預設是英文 default “eng”
tesseract test.jpg result -l chi_tra 3、產生result.txt文件
二、使用一種語言
-l LANG
- LANG是三個英文字母組成的代表各種語言
- 可以在命令提示字元輸入tesseract --list-langs來查看目前有什麼語言可以選擇
三、使用多種語言
-l LANG[+LANG]
- 舉例(繁體中文+英文)：tesseract test.jpg result -l chi_tra+eng
- 根據語言的順序，輸出可能會有所不同例如：chi_tra+eng 和 eng+chi_tra
tesseract使用方式
Usage
命令提示字元(cmd)：tesseract --helptesseract --help-extratesseract --versiontesseract --list-langs
- tesseract imagename outputbase[-l lang] [--oem ocrenginemode] [--psm pagesegmode] [configfiles...]
使用不同的頁面分割模式
Page segmentation modes
tesseract test.jpg result -psm 6 -l chi_tra
0 僅限方向和腳本檢測 (OSD)。
1 帶有 OSD 的自動頁面分割。
2 自動頁面分割，但沒有 OSD 或 OCR。
3 全自動分頁，但無OSD。 （默認）
4 假設有一列大小可變的文本。
5 假設有一個統一的垂直對齊文本塊。
6 假設有一個統一的文本塊。(網路上教學常用)
7 將圖像視為單個文本行。
8 將圖像視為一個詞。
9 將圖像視為圓圈中的單個單詞。
10 將圖像視為單個字符。
OCR 引擎
OCR Engine modes
tesseract test.jpg result -oem 1 -l chi_tra
0 Legacy engine only.
1 Neural nets LSTM engine only.
2 Legacy + LSTM engines.
3 Default, based on what is available.
參考資料
Command Line Usage：Command Line Usage | tessdoc (tesseract-ocr.github.io)
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隨著理財資訊的普及，越來越多台灣人不再將資產侷限於台股，而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場，其豐富的理財選擇，讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。
然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
以下是如何使用 Tesseract OCR 來辨識圖像中的文字的教學。
涵蓋了安裝 Tesseract、基本使用方法，以及如何在 Python 中進行整合。
1. 安裝 Tesseract
首先，需要安裝 Tesseract OCR 工具。這裡提供針對 Windows、macOS 和 Linu
在tesseract-ocr辨識應用中，建議的留白邊框為10pixl，若Label列印的太剛好，沒有任何的邊框時，就會辨識不到文字。
本文將帶大家如何讓圖像增加邊框。
結果圖
示意的比較誇張，我讓邊框增加100pixl，圖片大小原為211*80。
微調(Fine tune)是深度學習中遷移學習的一種方法，其中預訓練模型的權重會在新數據上進行訓練。
本文主要介紹如何使用新的訓練圖檔在tesseract 辨識模型進行Fine tune
有關於安裝的部分可以參考友人的其他文章
Tesseract OCR - 繁體中文【安裝篇】
將所有資料
在本文中，我們將瞭解如何將掃描的PDF轉換為可搜索文本，並高效管理和查找文件。探索先進的OCR技術如何提升文檔處理效率。
平時都在用tesseract來辨識OCR的部分，在網路上也常常聽說easyOCR比tesseract好用，就拿之前測試的OCR素材來比較看看囉。
以下輸入同樣圖片直接測試，並非絕對誰就比較準，只單純測試數字含英文的部分。
圖片素材就是15碼(英文加數字)，檔名為OCR正確結果
什麼是 OCR 光學字元辨識技術？它是當今數位時代中不可或缺的重要工具之一，能夠將紙本文件、圖片或 PDF 中的文字快速、準確地轉換成數位檔案，從而極大地提升了資料處理效率，成為各行各業數位轉型的關鍵利器。不僅如此，OCR 技術還能有效減少人為錯誤，幫助企業提升整體營運效率，從而在市場競爭中取得優勢
EasyOCR是一個能夠幫助你對圖片中的文字進行辨識的工具，透過進階分析，可以應用在文件掃描、自動化數據輸入、發票掃描等領域。本章節將介紹如何安裝、引用模型、進行文字辨識、以及辨識結果的分析。透過學習，你可以建立屬於自己的文字辨識系統。
Google Tesseract Config說明，程式範例實際修改示範
前言
Tesseract 的 config 檔案用於指定 OCR 引擎的設定和參數。這些參數可以影響文本識別的結果
本文將彙整常用參數調整，並呈現不同參數出現不同的辨識結果
官網Tesseract OCR參數說明連結
使用Google Tesseract應用，擷取圖像的OCR並將讀取到的字元標註在原圖上
光學字元辨識功能 (Optical character recognition，光學字符辨識）
可以將影像中特徵範圍內的文本轉換為數字形式的文本。使用前必須安装Google Tesseract並更新
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