有各种原因会导致Tesseract文字识别率不高。这里介绍了一些基本操作，能够帮助你显着提高识别精度。 但是如果你要识别的图像是一个并不常用的字体，或者是一个新的语言，那么就必
1.前期准备工作： 1.需要生成的字符集 .tif文件，位置文件 .box文件 现在有三个需要合并的字典 （1）.（zwp1.test.exp0.tif，zwp1.test.exp0.box） （2）.（zwp82.test.exp0.tif，zwp83.test.exp0
由于tesseract的中文语言包“chi_sim”对中文手写字体或者环境比较复杂的图片，识别正确率不高，因此需要针对特定情况用自己的样本进行训练，提高识别率，通过训练，也可以形成自己的
cmd是command的缩写.即命令提示符（cmd），是在OS / 2 ， Windows CE与Windows NT平台为基础的操作系统下的“MS-DOS 方式”。中文版Windows XP 中的命令提示符进一步提高了与DOS 下操作命令的兼容性，用户可以在命令提示符直接输入中文调用文件，进入win10系统版本后部分命令可能出现失效的情况，同时微软也有意用Windows PowerShell代替传统的cmd命令提示符工具。
因图像课程作业需要字符识别，所以采用了tesseract-OCR，但是自带库的效果不太好，所以根据自己的图片尝试进行训练。tesseract-OCR Tesseract是一个开源的OCR（Optical Character R
简介 OCR(Optical Character Recognition)?光学字符识别?是指电子设备?例如扫描仪或数码相机?检查纸上打印的字符?通过检测暗、亮的模式确定其形状?然后用字符识别方法将形
前不久看了一篇“如何使用Python检测和识别车牌?”用OpenCV对输入图像进行预处理?用imutils将原始输入图像裁剪成所需的大小?用pytesseract将提取车牌字符转换成字符串(车牌
CC BY-NC-SA 3.0（知识共享-署名-非商业性使用-相同方式共享 3.0）协议，这是一份普通人可以理解的许可协议概要（但不是替代）。CC 协议 Creative Commons，简称 CC，中国大陆正式名称为
