Tesseract OCR - 繁體中文【安裝篇】
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 --versiontesseract v5.0.1.20220118leptonica-1.78.0libgif 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 2.3.0Found AVX2Found AVXFound FMAFound SSE4.1Found libarchive 3.5.0 zlib/1.2.11 liblzma/5.2.3 bz2lib/1.0.6 liblz4/1.7.5 libzstd/1.4.5Found libcurl/7.77.0-DEV Schannel zlib/1.2.11 zstd/1.4.5 libidn2/2.0.4 nghttp2/1.31.0
一、安裝tesseract-ocr
- 各版本tesseract：Index of /tesseract (uni-mannheim.de)
- 預設安裝路徑：C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR
二、安裝opencv-python【可略】
python --versionpip install opencv-pythonpip install pytesseract
三、安裝語言包tessdata_best
下載：chi_tra.traineddata
貼至(預設路徑)：C:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata
四、環境配置
新增【TESSDATA_PREFIX】環境變數
- C:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata
環境變數PATH 新增
- C:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata
- C:\Program Files\Tesseract-OCR
五、確認tesseract是否安裝成功
命令提示字元：tesseract版本： tesseract --version列出語言包：tesseract --list-langs
備註：環境變數更動後須重新開機才會啟用設定
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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
PyTorch 是一個開源的 Python 機器學習庫，基於 Torch 庫，底層由 C++ 實現，應用於人工智慧領域，如電腦視覺和自然語言處理等。
PyTorch 2.4 引入了多項新功能和改進，包括支援 Python 3.12、AOTInductor 凍結功能、新的高階 Python 自訂運算
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
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
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。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個開源的計算機視覺和影像處理庫，它提供了豐富的功能和工具，可用於開發各種視覺應用程式。
OpenCV最初是用C++編寫的，但它也提供了Python、Java等多種程式語言的接口，方便不同語言的開發者使用。
torchaudio 是 PyTorch 的官方音訊處理庫，提供了許多用於音訊數據讀取、轉換和處理的工具和功能。它旨在簡化音訊數據的加載、預處理和後續處理過程，同時與 PyTorch 緊密整合， 包括我們常常用於資料科學處理的Tensor資料。
這個篇章主要在分享我們如何使用標準的I/O進行讀
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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