python ocr 表 4

One of the OCR tools that are often used is Tesseract. Legacy Tesseract 3.x was dependant on the multi-stage process where we can differentiate steps: Word finding was done by organizing text lines into blobs, and the lines and regions are analyzed for fixed pitch or proportional text. You do not have to worry about pre-processing your images or worry about matching templates or build rule based engines to increase the accuracy of your OCR model. This is particularly useful when dark text in an image is printed on top of a gray or otherwise colored surface. Tesseract developed from OCRopus model in Python which was a fork of a LSMT in C++, called CLSTM. Python-tesseract is a wrapper for Google’s Tesseract-OCR Engine. We'll again use OpenCV for this. 目前使用訓練版本為3.x，使用4.x版本的訓練方法會有異，等之後測試了 4.x版本再來更新, https://github.com/tesseract-ocr/tessdata_best, — chi_sim.traineddata -> 簡體中文包 — chi_tra.traineddata ->繁體中文包, /usr/local/Cellar/tesseract/3.05.02[版本號]/share/tessdata, 安裝完畢之後，接著我們要來針對圖片做一些處理，基本上在做OCR辨識之前，我們要把圖片的雜訊(Noise)，也就是會影像模型判斷的相關的錯誤去除，這邊介紹幾個由 Tesseract 官方所歸納的方法來解決圖片問題。, https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/ImproveQuality, 英文原文細節可參考上述網站(Tesseract-OCR Wiki)，以下圖片以及中文均引用自上述 Tesseract -OCR 官方 Wiki, 通常來說會針對每個Image都有不同的標記，而我們要辨識的物件本身也有特定的標記(Feature Detector)，所以當進行辨識的時候，Feature Detector 會去掃描 Input Image 上的所有標記看符不符合，符合的話代表有辨識出來，便會產生該結果。, 下圖代表要去找 Feature Detector ，所以4分的那一塊就代表辨識到要的部分，因為有符合 Feature Detector 含有 1 的數字。（把Feature Detector 的中心擺在 Input Image 的第五行第三列。）, 這邊介紹使用 OpenCV 套件來處理圖片 ->https://ppt.cc/fbuBex, 個人使用 Python 進行測試，所以使用 opencv-python 這個套件來運用 OpenCV 的 lib，因為示範的 Code 都有在上列網站上，就不再贅述了, 2. This repository contains fast integer versions of trained models for the Tesseract Open Source OCR Engine. Python が使えるようになったなら、 画像 を OCR かけて、文字の抽出！ってやってみたいと思いませんか？画像処理もいろいろできますが、出力された紙、PDFやTIFFなどの画像データから文字を抽出できた時の驚き・・・忘れられません。精度の問題もありますがまずは基本から！ Python 九九乘法表 Python3 实例 以下实例演示了如何实现九九乘法表： 实例 [mycode3 type='python'] # -*- coding: UTF-8 -*- # Filename : test.py # author by : www.runoob.com # 九九乘法表 … The image is clean enough, then we will try again with the same process as before. documentation and test files are generally licensed under Creative Commons The OCRmyPDF software is licensed under the Mozilla Public License 2.0 It may find gibberish and report this as OCR output. Once the model is trained. It operates using the command line. To avoid all the ways your tesseract output accuracy can drop, you need to make sure the image is appropriately pre-processed. There are alternatives to Tesseract such as Google Vision API or Abbyy, but these are not free and open source. A Gaussian blur is then applied to further take out noise. If you’re using Ubuntu, you can simply use apt-get to install Tesseract OCR: For macOS users, we’ll be using Homebrew to install Tesseract. ZdaR, 所以基本上，如果你的格式是預定義的，你只需要知道你想要的文本字段的位置（你已經知道），裁剪，然後應用ocr（tesseract）提取。, 在這種情況下，您需要import pytesseract, PIL, cv2, numpy。, CN In other words, OCR systems transform a two-dimensional image of text, that could contain machine printed or handwritten text from its image representation into machine-readable text. [fontname].exp[num].tif (tif為自動加的副檔名), 接著 cd 路徑回到生成tiff的地方，要準備生成 .box 文件才能開始進行辨識建立模型。輸入指令, 記得將下面自己生成的 tif 改成自己名字，另外 [] 內的建議輸入，筆者認定是應該會把辨識的基礎加入，行程模型開始訓練的基底。這個問題我會在最後面進行探討還有個人想法。, tesseract TrainTest.Arial.exp1.tif TrainTest.Arial.exp1 [-l chi_tra -psm 6] batch.nochop makebox, 接著可以看到目前軟體當中辨識出來的部分，我們的任務就是要把一個字元準確的框起來，就達到訓練模型的目的，所以像目前「你」這個字眼被系統拆成兩個字元辨識就是不對的，因此我們要透過紅色框起來的Merge, Split, Insert, Delete 操作。, 當點擊左方欄位任一列時候，就會對應到右方的藍色框框，表示你正在對哪個做操作，那麼當一口氣選擇兩個的時候Shift + 滑鼠左鍵)，會發現有兩個藍色框框反紅，此時就可以使用 Merge ，把這兩個辨識框框合起來，我們要的就是辨識「你」這個中文字，所以應該只有一個藍色框框才對。, 這個按鈕跟 Merge 是相反， Merge 是把兩個合成一個，這個就是把原本的一個框框，「平均一半」切成兩個。, Insert 使用的時候，一定要先選擇一個藍色框框，點擊 Insert 之後，會多出一個藍色框框貼在後面，大小會跟選擇的藍色框框一樣。, (2) 善用 Merge, Split , Insert , Delete 四個按鈕加快速度, (3) 當要針對新的文字增加藍色框框的時候，建議選擇最相近的文字使用 Insert 新增, (4) 接著建議使用右上角的 X:水平移動框框, Y:垂直移動框框, W:水平擴大框框, H:垂直擴大框框, 當把 tif 檔案內的文字都標註完畢之後，就可以開始輸入下面的指令生成 .train 文件, tesseract TrainTest.Arial.exp1.tif TrainTest.Arial.exp1 -l chi_tra -psm 6 nobatch box.train, unicharset_extractor TrainTest.Arial.exp1.box, 官方提供 shapeclustering 、 mftraining 和 cntraining 三個步驟，但因為官方文件有說第一個屬於印度語生成才需要使用，因此就不使用。, mftraining -F font_properties -U unicharset -O TrainTest.unicharset TrainTest.Arial.exp1.tr, 接著要把現在生成的shapetable，normproto，inttemp，pffmtable，用lang在前方重新命名, 例如 shapetable 我改成 TrainTest.shapetable，以此類推, 第一種方式就是用原本命名的訓練方式，把exp[num]往上加，記得把之前的.box , .tif 檔案留下來，這樣才能跟之後的訓練在一起。, 第二種我嘗試過把原本訓練的 .box , .tif 複製一份，改名exp[num]往上加，後來發現這樣的效果有限，只會針對原本有辨識到文字的部分有反應。, 意思是說，如果你仔細看上一步驟（四）生成 .train 文件的命令列跑的過程，有發現下面 FAIL 字樣，代表該軟體無法辨識該圖片區域的文字，就算你再重新 Train 也一樣，所以如果遇到一個文字你怎麼重新訓練都無法，代表該區域你始終就是不能辨識，只能透過截圖、移動圖形的範圍改變原本圖形的排列，然後再重新辨識，就能夠成功。, 查過 Stack Overflow ，有人提到這似乎是 Tesseract 3.x版本的核心漏洞，感覺應該是無解，筆者也是了蠻多方法，但就只能夠透過改變圖片原有的形式才能進行辨識，也許是有特殊像素或者某種排列讓軟體無法進行辨識。, 筆者在使用的時候適用Python語言，所以找了 Lib 透過 Python 使用 Tesseract 的功能。, 上面的 Github 敘述的蠻詳細怎麼使用，這樣就不用一直都要打開命令列去進行辨識結果的測試了。, 因為針對 4.X 版本的 Tesseract 解說蠻少的，也只透過同事了解說，運用原本的語言包辨識效果基本上就提升了很多，但是關於訓練的部分還要再研究，如果之後有使用心得會繼續再更新下去的。, https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki, https://blog.csdn.net/u010670689/article/details/78374623, Document Translation Using Attention, EAST, and Tesseract, Predicting Pokemon Battle Winner using Machine Learning, Can machines help us generate empathy? Tesseract is an excellent package that has been in development for decades, dating back to efforts in the 1970s by IBM, and most recently, by Google. The training data is found in images (image files) and annotations (annotations for the image files), Step 7: Train Model pre-release, 7.0.0rc3 You can specify your whitelist of characters (here, we have used all the lowercase characters from a to z only) by using the following config. Head over to Nanonets and build OCR models for free!