**Tesseract OCR与Chi_Sim** Tesseract OCR（Optical Character Recognition）是由Google维护的一款开源OCR引擎，最初由HP开发，后被Google收购并持续改进。它能够识别图像中的文字，将其转换为可编辑和可搜索的数据。Tesseract OCR的强大之处在于其高度可定制性，用户可以根据需要训练它识别特定字体或语言，极大地提高了识别准确率。 **Tesseract OCR基础知识** 1. **安装与配置**：Tesseract OCR提供Windows、Linux和macOS的安装包，如压缩包中的`tesseract-ocr-w64-setup-v5.0.1.20220118`即为Windows 64位的安装程序。安装后，可以通过命令行或编程接口（如Python的`pytesseract`库）调用Tesseract。 2. **语言支持**：Tesseract OCR支持多种语言，包括英语、中文、法语等。`chi_sim.traineddata`是简体中文的训练数据文件，用于提高对简体中文字符的识别精度。 3. **使用命令行**：在命令行中，可以使用`tesseract`命令进行文字识别，例如`tesseract input.png output.txt`会将`input.png`图像中的文字识别并保存到`output.txt`。 4. **训练数据**：`chi_sim.traineddata`是预训练模型，包含了简体中文的字符识别信息。Tesseract通过这些训练数据学习识别特定语言的字符形状和模式。 5. **自定义训练**：如果需要识别其他特殊字体或非标准字符，可以创建自定义的训练数据集，通过Tesseract的training工具进行训练。 **Chi_Sim（简体中文）支持** 1. **简体中文识别**：`chi_sim`是Tesseract针对简体中文的支持，提供了高准确度的汉字识别能力。`chi_sim.traineddata`是这个语言包的文件名，将其放置在Tesseract的data目录下，就能启用简体中文识别。 2. **字符集**：Chi_Sim涵盖了大部分常见的简体汉字，但可能无法识别所有罕见或古籍中的汉字。对于特殊需求，可能需要自定义训练。 3. **识别效果**：由于汉字的复杂性，即使使用`chi_sim.traineddata`，识别率也可能会受到图像质量、排版、字体等因素的影响。清晰、标准的字体通常能获得更好的识别结果。 **进阶应用** 1. **图像预处理**：为了提高识别效果，可以对输入图像进行预处理，如调整对比度、二值化、去噪等。 2. **页面分割**：Tesseract具有自动页面分割功能，但有时可能需要手动调整，尤其是对布局复杂的文档。 3. **自适应阈值**：对于不同背景和光照条件的图像，自适应阈值可以帮助更好地分离文字区域。 4. **API集成**：除了命令行工具，Tesseract还提供了C++和Python等编程接口，方便在应用程序中集成OCR功能。 5. **错误校正**：识别后的文本可以通过NLP（自然语言处理）技术进行错误检测和校正，进一步提升识别的准确性。 Tesseract OCR结合`chi_sim.traineddata`，为中文字符的自动识别提供了强大的工具。通过熟练掌握其使用和配置，可以有效地将扫描文档或图片中的中文文字转化为可编辑的文本。同时，不断优化训练数据和图像预处理，能进一步提升识别的精确度。

CHI协议，transaction事务汇总： 1.部分事务分为ptl/full ，这里不做区分。 2.事务名基本可以“望文生义”，也就是我们代码所推荐的“命名即注释”。 3.部分事务的行为并不完全确定，个人推测。 4.针对request type，response type的待补充。 5.若有遗漏/错误，欢迎补充/指正。 6.更多内容，参见《AMBA 5 CHI Architecture Specification》。

本文致力于探讨经修改的$$ f（\ mathcal {R}）$$ <math> f （ R < mo>） </ math>重力理论使用Noether对称方法。 为此，选择了弗里德曼-罗伯逊-沃克时空来研究宇宙演化。 该研究主要分为两个部分：首先，度量$$ f（\ mathcal {R}）$$的Noether对称性<math> f （ R ） </ math>引力已被重新研究，因此

本文研究了双核电磁衰变$$ \ chi _ {cJ}（1P）\ rightarrow J / \ psi e ^ + e ^-$$χcJ（1P）→J /ψe+ e-和$$ \ chi _ {cJ}（1P）\ rightarrow J \ psi \ mu ^ + \ mu ^-$$χcJ（1P）→Jψμ+μ-，其中$$ \ chi _ {cJ} $$χcJ表示$$ \ chi _ { 使用改进的Bethe–Salpeter方法系统地计算了c0} $$χc0，$$ \ chi _ {c1} $$χc1和$$ \ chi _ {c2} $$χc2。 给出了最终轻子对的衰变宽度和不变质量分布的数值结果。 比较是与最近测得的BESIII实验数据进行的。 结果表明，对于包含$$ e ^ + e ^-$$ e + e-的情况，量表不变性是决定性的，应仔细考虑。 对于$$ \ chi _ {cJ}（1P）\ rightarrow J / \ psi e ^ + e ^-$$χcJ（1P）→J /ψe+ e-的过程，分支分数为：$$ \ mathcal {B} [\ chi _ {c0}（1P）\

我们研究了常规扰动QCD（PQCD）形式论中排他的非轻子衰变$$ B \ rightarrow \ chi _ {c1} K（\ pi）$ B→χc1K（π）。 详细给出了支化比和CP不对称的预测。 我们将我们的结果与可用的实验数据以及文献中存在的其他理论研究的预测进行比较。 看来$$ B \ rightarrow \ chi_ {c1} K $$ B→χc1K的分支比与早期分析相比更符合数据。 对于由Cabibbo抑制的$$ B_s $$ Bs衰减，分支比可以达到$$ 10 ^ {-5} $$ 10-5的量级，这对于实验观察将是直接的。 数值结果表明，相关衰减的直接CP不对称性很小。 $$ B ^ 0 \ rightarrow \ chi _ {c1} K_S $$ B0→χc1KS中混合引起的CP不对称非常接近$$ \ sin {2 \ beta} $$sin2β，这表明该通道提供了 测量Cabbibo-Kobayashi-Maskawa（CKM）角$$ \β$$β的另一种方法。 本工作中获得的结果可以通过LHCb和即将上市的Belle II的进一步实验进行测试。

tess4j3.4.4 +中文语言包 chi_sim.traineddata ，一步到位了

chi_sim.traineddata 中文语言包 OCR，用于Tesseract-OCR

Tesseract-OCR 及对应版本的 chi_sim.traindata 字库。 　　一定要对应否则会报错。错误信息为：actual_tessdata_num_entries_ <= TESSDATA_NUM_ENTRIES:Error:Assert failed:in file tessdatamanager.cpp, line 53"

将文件解压后，拷贝到安装路径下的Tesseract-OCR文件夹中的tessdata文件夹下面即可。 主要功能用于识别中文字体 默认下载的Tesseract-OCR安装包中是没有简体中文的文件的。 可以用CMD命令行窗口下可用 tesseract --list-langs 来查看Tesseract-OCR支持语言 如果出现chi_sim，则为成功！

将资源解压后放入到~\Tesseract-OCR\tessdata目录下面。要有这个才能识别要有这个才能识别中文