tesseract
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Tesseract 是一個開源的光學字符識別 (OCR) 引擎，可通過自定義訓練來改進對特定字體或語言的識別。
以下是一份基於 tesstrain 工具，並針對 Windows CMD 的完整 Tesseract 5 訓練教學。將利用官方提供的ocrd-testset.zip來做示範
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在使用 make 時，有時可能會遇到以下錯誤：
make: *** No rule to make target 'tesseract-langdata'. Stop.
這表明 make 認為目標 tesseract-langdata 無需執行，原因可能與環境設定不正確相關。本教學將說明如何解
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
