tesseract-ocr3.02的中文简体语言包，亲测有效，若下载更多版本可浏览https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr/

C#调用Tesseract3.0.2识别验证码所需要的组件,包括引用的一些DLL，以及字符识别包

tesseract chi_sim.traineddata 2022最新版

IOS应用源码之【应用】用OCR技术识别验证码-tesseract.rar

车牌识别，目前支持蓝牌、绿牌、黄牌、白牌，demo使用.net 4.6.2框架开发，识别模块使用emgu.cv V4.5.5.4823，文字识别使用Tesseract OCR，字库使用了自己生成的gw.traineddata和gwgreen.traineddata训练文件，导出使用了组件EPPlus V6.0.5，用于进行批量识别时的信息导出。测试了白天、夜晚有灯光条件下的识别率，在正对车牌的情况下基本能够达到90%以上的识别。识别速度上有待提升，因为使用了色块识别因此不同颜色优先级不同。此识别方式仅供大家学习使用，非授权不得用于商业使用。

Tesseract4.0+VS2015 编译的文件，供C/C++调用 包含Tesseract英文和中文字库模型 包含配置文档 包含调用测试源码

tesseract-ocr安装包和中文语言包.rar

由Google维护的开源OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)引擎,特点是开源,免费,支持多语言,多平台，java实现图片文字识别程序OCR引擎。图片内容识别，3.0版本以后支持中文识别，

文本已经对整个环境配置完成的情况下实现，有需要配置环境的文档请看我的其他上传。

验证码技术是确保网站安全性和用户信息隐私性的第一道保障。针对多样化的验证码，其识别技术也很多，传统验证码技术主要分为人工识别、字典模型识别和验证码图像分割识别，其中字典模型中较为典型的Tesseract-OCR，其识别率相对较低，过程操作复杂，需要对识别错误的文字做出修改不适合对复杂验证码做出高效迅速的识别。本文使用TensorFlow框架实现卷积神经网络算法对验证码进行识别，利用Captcha包下提供的ImageCaptcha（）方法生成模拟现实网站的验证码，利用卷积神经网络对生成的验证码进行训练生成训练模型，通过训练模型进行对测试集的测试得到识别率，识别率可达到97%以上远超传统验证码识别算法。