Tesseract OCR - 繁體中文【評估篇】
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 --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 nghttp2/1.31.0
一、修改eval.sh
使用notepad++開啟eval.sh修改內容
評估原本的chi_tra.lstm
- 【CTRL+F】將eng取代為chi_tra
lstmeval \--model train/chi_tra.lstm \--traineddata tessdata/chi_tra.traineddata \--eval_listfile train/chi_tra.training_files.txt
評估訓練完的PMingLiU_checkpoint
lstmeval \--model train/PMingLiU_checkpoint \--traineddata tessdata/chi_tra.traineddata \--eval_listfile train/chi_tra.training_files.txt
二、執行eval.sh
在tesstrainsh-win中右鍵(Git Bash Here)開啟Bash，輸入下面指令
sh eval.sh
在 Tesseract 的情況下，CER 和 WER 被測量為 Bag-of-CER 和 Bag-of-WER，即不是通過序列比對，而是作為計數（跨每行）。
- Bag of Char error rate(BCER)
- Bag of Word error rate(BWER)
評估原本的chi_tra.lstm
BCER eval=5.102329, BWER eval=28.982749評估訓練完的PMingLiU_checkpoint
BCER eval=3.109002, BWER eval=20.521559參考資料
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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。
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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
這是我自行後製、加上繁體中文字幕的影片。
來源出自對岸史真醫師出版的這本書『口面肌功能治疗临床诊疗手册』，如無簡體中文閱讀障礙，是可以買來自行瞭解，增強戴活動式矯正裝置的動力。
不過此書的預設閱讀對象是醫護專業人員，有點艱深，所以我已經把大部分較適合當科普材料的部分，繁體中文化，作為我的口腔衛教材料
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通常我只會監督、教我的矯正病人做。一般病人會視情況提提。
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