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1.Tesseract OCR 文字识别 攻略
2.如何在windows上编译Tesseract OCR
3.python打造实时截图识别OCR

Tesseract OCR 文字识别 攻略

       OCR技术，码阅即光学字符识别，码阅是码阅通过图像识别技术解析照片中的印刷体文字，但不识别手写体。码阅在业界，码阅Tesseract是码阅520表白源码广泛应用的OCR工具，由Google维护，码阅但也存在挑战，码阅尤其是码阅在医疗领域。识别医疗文档时，码阅如病历照片，码阅由于折叠、码阅扭曲、码阅光照等问题，码阅识别准确度受到严重影响。码阅同时，化验单等文档不仅要求识别文字，还需将识别结果标准化填充至特定表格中。

       针对医疗场景，本文旨在探讨如何针对Tesseract进行定制改造，开发适用于不同医院表单格式的短视屏系统源码通用OCR系统。首先，安装Tesseract有多种方法，如MacOS的MacPorts或Homebrew，MacPorts安装步骤相对简单。安装完成后，通过命令行执行tesseract进行文字识别，如微信对话截图，结果并不完美，部分文字识别失败，如表情符号和部分特殊字符。贷款扣费源码

       在Python编程中，Pytesseract是Tesseract的Python封装，便于使用，但功能有限。通过调整图像处理和语言设置，如使用Image.open()配合lang参数，可以改善识别效果。然而，对于带有表情符号的文字，Tesseract可能无法识别。木子集运源码深入研究可能需要查看其源代码。此外，对于复杂文档，如预先分段再识别，可以考虑结合其他技术，如Custom-OCR-YOLO，以提高识别精度。

如何在windows上编译Tesseract OCR

       ç¼–译Tesseract

       ä¸‹è½½

       Windows installer of tesseract-ocr 3..

       å®‰è£…

       å®‰è£…过程中勾选Tesseract development files：

       ç¼–译

       åœ¨å®‰è£…目录中找到vs到工程目录：

       æ‰¾åˆ°æ‰€æœ‰ç¼–译相关的库：

       æ‰“å¼€Visual Studio （没有的可以去官网下载express版本），导入工程编译。最后生成DEBUG和RELEASE两个版本的DLL：libtesseractd.dll ，libtesseract.dll

       åœ¨README中注意这段话：

       1

       2

       3

       4

       5

       6

       Dependencies and Licenses

       =========================

       Leptonica is required. (www.leptonica.com). Tesseract no longer compiles

       without Leptonica.

       Libtiff is no longer required as a direct dependency.

       Tesseract依赖Leptonica库，所以再看下Leptonica是怎么编译的。

       ç¼–译Leptonica

       Leptonica是C语言编写的一个图像处理库，支持JPEG, PNG, TIFF，GIF。

       ä¸‹è½½

       æºç ï¼šleptonica-1..tar.gz

       VS工程：vs-1..zip

       ç›¸å…³å¤´æ–‡ä»¶å’Œåº“：leptonica-1.-win-lib-include-dirs.zip

       ç¼–译

       æŠŠä¸‰ä¸ªåŒ…解压，并按照下面的结构组建编译环境：

       1

       2

       3

       4

       5

       6

       7

       BuildFolder\

        include\

        leptonica-1.\

        lib\

       BuildFolder\leptonica-1. contents:

       1

       2

       3

       4

       5

       6

       7

       8

       9

       config\ Not used for Windows builds

       prog\ Regression tests, examples, utilities

       src\ Source files for liblept

       vs\ Visual Studio specific files

        DLL Debug\ liblept DLL Debug build output

        DLL Release\ liblept DLL Release build output

        LIB Debug\ liblept LIB Debug build output

        LIB Release\ liblept LIB Release build output

        prog_projects\ Projects for prog programs

        ioformats_reg\ Sample project for prog\ioformats_reg.exe

        DLL Debug\ DLL Debug build output for sample project

        DLL Release\ DLL Release build output for sample project

        LIB Debug\ LIB Debug build output for sample project

        LIB Release\ LIB Release build output for sample project

        ioformats_reg.vcproj The ioformats_reg project file

        leptonica.sln The Leptonica solution file

        leptonica.vcproj The Leptonica project file

       æ‰“å¼€Visual Studio ，导入工程编译。最后生成DEBUG和RELEASE两个版本的DLL：libleptd.dll，liblept.dll

python打造实时截图识别OCR

       Python打造实时截图识别OCR，是实现自动化文字识别的关键技术。本文将详细阐述实现这一功能的爱智能商城源码两种方法，以Snipaste工具辅助，同时结合pytesseract与百度API接口，提供从工具下载到OCR实现的全程指导。

       ### 方法一：pytesseract

       #### 第一步：下载并安装Tesseract-OCR

       访问指定网址下载Tesseract-OCR，并将其安装在你的计算机上。

       #### 第二步：配置环境变量

       将Tesseract-OCR的路径添加到系统环境变量中，确保Python能够访问到Tesseract的执行文件。

       #### 第三步：确认Tesseract版本

       通过命令行输入`tesseract -v`来检查Tesseract的版本信息，确保安装正确。

       #### 第四步：修改pytesseract配置

       在Python的site-packages目录下，编辑pytesseract文件，以确保能够识别特定语言。

       #### 第五步：下载并安装字体

       下载与Tesseract版本相匹配的字体，并将其放置在指定目录下，以便OCR识别。

       #### 第六步：源码解析与测试

       解析源码，进行OCR识别测试，查看效果。

       #### 评价

       优点：免费，操作简便，适合初学者。

       缺点：识别准确率有限，识别效果一般。

       ### 方法二：百度API接口

       #### 第一步：获取百度AI开放平台资源

       注册并登录百度智能云账号，创建应用获取AppID，API Key，Secret Key。

       #### 第二步：安装百度API

       通过pip安装百度API接口。

       #### 第三步：源码解析与测试

       解析源码，设置参数，实时进行OCR识别测试。

       #### 评价

       优点：功能强大，识别效果显著。

       ### 小问题

       在尝试将功能封装为exe时，发现循环截图和实时识别的问题，该问题待解决后将实现完整的封装。

       总结，使用Python结合上述方法，能够有效实现实时截图识别OCR，适用于自动化、文字处理等场景。尝试不同的方法和优化策略，可以提高识别准确性和效率。