Tesseract-OCR 是一个广泛使用的开源光学字符识别引擎，其主要功能是将图像文件中的文字提取出来，转换为机器编码文本。该引擎支持多种语言，拥有丰富的API接口，便于与其他软件系统集成。最新版本的Tesseract-OCR 5.5.0.20241111为windows 64位系统进行了优化，提供了更好的性能和稳定性。 Tesseract-OCR 的应用领域非常广泛，包括但不限于文档扫描、图像处理、自动文本录入、数据抓取等。通过其识别能力，可以将图片中的文字信息转换为可编辑、可搜索、可索引的文本，大大提高了自动化处理文档的效率。Tesseract-OCR 支持识别多种语言的文字，这得益于它内置的多种语言数据包以及社区贡献的语言文件。用户可以根据自己的需要，下载和安装特定语言的数据包，以提高特定语言的识别准确性。 Tesseract-OCR 还支持命令行接口，这使得它能够被集成到各种自动化流程中，例如图像处理脚本和批处理程序。它同样提供了C/C++、Python、Java等多种编程语言的API接口，方便开发者在自己的应用程序中嵌入Tesseract-OCR 的识别功能，从而实现特定的OCR应用场景。 安装Tesseract-OCR 5.5.0.20241111 Windows 64位版本相对简单。用户只需运行下载的安装程序文件 "tesseract-ocr-w64-setup-5.5.0.20241111.exe"，遵循安装向导的指引，即可完成安装过程。安装完成后，用户可以根据需要设置环境变量，以便在命令行中直接调用Tesseract-OCR 工具。 Tesseract-OCR 的开发由Google赞助，社区活跃，不断有新的功能和改进被加入。开发者和终端用户可以密切关注其官方社区和发布渠道，以获取最新版本的信息和更新。对于企业和开发者而言，Tesseract-OCR 提供了一个性价比极高的OCR解决方案，特别是在需要处理大量文档的场景中，它可以大幅减少人力资源成本，并提供快速准确的文本识别服务。 Tesseract-OCR 是一个功能强大、适用性广的OCR引擎，无论是在商业应用还是个人项目中，都能为用户提供高效可靠的文本识别能力。其5.5.0版本针对Windows平台的优化，使得在64位操作系统上运行更加顺畅，是追求自动化和智能化办公的理想选择。

windows安装包：https://pan.baidu.com/s/1-fmPSsxs-WaectoC8E8QzA

训练字符识别源码，训练教程与预训练模型如下 https://blog.csdn.net/qq_65356682/article/details/139954234?spm=1001.2014.3001.5502 PaddleOCR-main项目是一个集成了字符识别训练、标注和推理功能的系统，它采用了深度学习技术来实现高效准确的文本识别。该项目的核心优势在于其开放的训练接口和内置的推理脚本，这意味着用户不仅可以直接利用该项目进行文字图像的识别，还可以根据自己的需求进行模型训练和调整。 该项目支持的训练教程提供了一个详尽的指南，指导用户如何操作以达到最佳的训练效果。同时，项目还提供了预训练模型，这为那些不希望从头开始训练模型的用户提供了便利，可以直接应用预训练模型进行文字识别任务，这对于快速部署OCR应用非常有帮助。 PaddleOCR-main项目采用了PaddlePaddle框架作为其技术基础。PaddlePaddle是百度开源的深度学习平台，它提供了强大的性能和灵活的开发能力。这一点对于从事机器学习和深度学习研究的开发者来说至关重要，因为它意味着用户可以利用这个框架进行快速的模型迭代和实验。 在使用PaddleOCR-main进行开发的过程中，开发者可以依赖项目所提供的注释和文档来理解各个模块的功能和使用方法。这对于理解和掌握整个OCR流程，从图像预处理到模型训练，再到最终的文字识别，是十分必要的。 PaddleOCR-main所支持的标签，如“ocr”、“PPOCR”和“PaddleOCR”，反映了该项目的定位和功能。其中，“ocr”代表了光学字符识别技术，这是整个项目的核心；“PPOCR”可能指的是该项目特定的实现或者优化方法；而“PaddleOCR”则直接指向了该OCR系统的名称，暗示了它的技术血统和开发背景。 压缩包子文件的文件名称“PaddleOCR-main02”可能暗示了这是一个后续版本的更新包，或许是项目的一个迭代或者补丁版本。文件名称中的数字“02”可能表示这是项目演进中的第二个版本或者第二个阶段的更新。 PaddleOCR-main的这些特点和功能，使得它成为了一个在字符识别领域具有重要应用价值的工具。它不仅为开发者提供了一个完善的开发和训练环境，而且还为最终用户提供了易于操作的应用程序。这在需要进行大量文档数字化或者需要从图像中提取文字信息的场景中显得尤为重要。 PaddleOCR-main项目集合了训练、标注和推理的全方位功能，为字符识别领域提供了一个强大的解决方案。借助于百度的PaddlePaddle深度学习框架，该项目不仅优化了训练和识别的效率，还提供了丰富的资源和文档支持，对于推动OCR技术的普及和应用具有重要意义。

ocr_zh-cn.rar主打一个免费2 先我们要准备好OCR语言插件 福昕高级pdf编辑器如何安装更新OCR语言插件？ 然后我们双击桌面上的福昕高级pdf编辑器图标打开pdf编辑器软件。 福昕高级pdf编辑器如何安装更新OCR语言插件？ 打开pdf编辑器软件后，点击上方菜单栏的帮助选项。 福昕高级pdf编辑器如何安装更新OCR语言插件？ 在帮助选项下点击安装更新按钮。 福昕高级pdf编辑器如何安装更新OCR语言插件？ 然后软件弹出打开本地插件的弹窗，我们选择在第一步中下载好的OCR语言插件。 福昕高级pdf编辑器如何安装更新OCR语言插件？ 6 福昕高级pdf编辑器开始安装OCR语言插件，等到安装进度条结束，点击确定按钮即可。

项目细节： 首先载入源图像，并进行尺寸预处理。 载入源图像image并作拷贝为org，将image按原始h,w的比例大小设置为高度为500的图像。 进行边缘检测和轮廓检测 在灰度化->边缘检测->轮廓检测后，将轮廓按轮廓的面积进行排序（注意这里默认是顺序的即从小到大，我们需要从大到小排序，所以reverse = True），取面积最大的前5个轮廓，并用多边形逼近（cv.approxPolyDP）的方法将轮廓近似出来，因为检测的轮廓有圆形有长矩形，我们需要的检测的目标轮廓是四边形（类似于矩形）。所以我们经过筛选得到我们需要的四边形的坐标。 坐标的透视变换 由多边形逼近轮廓的方法得到的坐标 是每个轮廓逆时钟方向的各个顶点的坐标，而我们想要顺时针方向的各个顶点的坐标，所以需要先对轮廓坐标重新排序。接着需要求出四边形轮廓的高和宽，来创建一个dst数组：该数组为[[0,0],[width-1,0],[width-1,height-1],[0,height-1] 。将四边形轮廓坐标和dst输入到cv.getPerspectiveTransform 函数里，得到透视变换的M矩阵。接着将用M矩阵对原图像做透视变化，其中得出的warped的大小为（width，height），这样透视变换就做完了。 简单点说：首先读取两个坐标数组，计算变换矩阵；然后根据变换矩阵对原图进行透视变换，并输出到目标画布， OCR识别 在OCR识别之前要对待识别的图像进行预处理，即灰度二值化，接着利用ocr指令来识别。 源码： import cv2 as cv import numpy as np import pytesseract def order_point(pts): rect = np.zeros((4, 2), dtype = "float32") s = pts.sum(axis = 1) rect[0] = pts[np.argmin(s)] rect[2] = pts[np.argmax(s)] diff = np.diff(pts,axis=1) rect[1] = pts[np.argmin(diff)] rect[3] = pts[np.argmax(diff)] return rect def four_point_transfer(image,pts): rect = order_point(pts) (tl,tr,br,bl) = rect width1 = np.sqrt((tr[0]-tl[0])*(tr[0]-tl[0])+(tr[1]-tl[1])*(tr[1]-tl[1])) width2 = np.sqrt((br[0]-bl[0])*(br[0]-bl[0])+(br[1]-bl[1])*(br[1]-bl[1])) width = max(width1,width2) #python中有max函数和np.max函数，前者是比较两个数值的大小取最大值，后者是取出数组的最大值 height1 = np.sqrt((tr[0]-br[0])*(tr[0]-br[0])+(tr[1]-br[1])*(tr[1]-br[1])) height2 = np.sqrt((tl[0]-bl[0])*(tl[0]-bl[0])+(tl[1]-bl[1])*(tl[1]-bl[1])) height = max(height1,height2) dst = np.array([[0,0],[width-1,0],[width-1,height-1],[0,height-1]],dtype="float32") M = cv.getPerspectiveTransform(rect,dst) warped =cv.warpPerspective(image,M,(width,height)) return warped def resize(image,height=None): if height is None: return image else : h,w= image.shape[:2] #shape:h,w,channel image[h(row),w(col),channel] r = height/h width = int(w*r) #关于size函数参数的一般是（宽，高） image = cv.resize(image,(width,height),interpolation=cv.INTER_AREA) #还有resize(img,(宽，高)),即先列后行 return image #利用cv.bounding()得到x,y,width,height #其它情况一般都是先行后列（高，宽） #如shape得到参数,或者roi区域内部参数，建立新的Mat 都是先行后列 image = cv.imread("E:\opencv\picture\page.jpg") orig = image.copy() image = resize(image,height=500) ratio = orig.shape[0]/500 #边缘检测 image_gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) image_gray = cv.GaussianBlur(image_gray,(5,5),0) image_edge = cv.Canny(image_gray,75,200) #轮廓检测 image_contours = cv.findContours(image_edge.copy(),cv.RETR_LIST,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1] countours = sorted(image_contours,key=cv.contourArea,reverse=True)[:5] for c in countours: arc = cv.arcLength(c,closed=True) approx = cv.approxPolyDP(c,arc*0.02,True) if len(approx) == 4: screen_shot = approx break cv.drawContours(image,[screen_shot],-1,(0,0,255),2) warped =four_point_transfer(orig,screen_shot.reshape(4,2)*ratio) cv.imshow('warped_window',resize(warped,height=650)) warped =cv.cvtColor(warped,cv.COLOR_BGR2GRAY) scan = cv.threshold(warped,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)[1] cv.imwrite("E:/opencv/picture/scan.png",scan) cv.imshow("scan ",scan) scanstring = pytesseract.image_to_string(scan) print(scanstring) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 在这个图像处理案例中，主要涉及了以下几个关键技术点： 1. 图像预处理： - **图像尺寸预处理**：通过`resize`函数调整图像尺寸，确保图像高度为500像素，保持原图像的宽高比例。这一步骤是为了统一处理不同大小的图像，使其适应后续的处理算法。 - **灰度化**：使用`cv.cvtColor`函数将彩色图像转换为灰度图像，简化图像特征，便于边缘检测和轮廓识别。 - **边缘检测**：采用Canny算法`cv.Canny`进行边缘检测，识别图像中的边界，帮助分离文字区域。 2. 轮廓检测与筛选： - **轮廓检测**：使用`cv.findContours`找出图像中的所有轮廓，`cv.RETR_LIST`确保获取所有独立的轮廓，`cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE`压缩轮廓信息以节省内存。 - **轮廓排序与筛选**：按照轮廓面积进行降序排序，选择前五个最大的轮廓，这是因为文字区域通常比背景区域的面积更大。通过`cv.approxPolyDP`进行多边形逼近，去除非四边形轮廓，保留类似矩形的四边形轮廓，以精确选取文本区域。 3. 坐标变换与透视变换： - **坐标排序**：将轮廓坐标按照顺时针方向重新排序，这是为了满足`cv.getPerspectiveTransform`函数的需要，它需要按顺序的顶点坐标。 - **创建dst数组**：dst数组定义了目标四边形的四个顶点，即一个标准的矩形。 - **计算透视变换矩阵**：利用`cv.getPerspectiveTransform`得到将四边形轮廓坐标转换为dst矩形的透视变换矩阵`M`。 - **执行透视变换**：通过`cv.warpPerspective`函数，应用M矩阵对原图像进行透视变换，生成warped图像，使文字区域变为标准矩形。 4. OCR识别： - **预处理**：将warped图像转为灰度图像并进行二值化，使用`cv.threshold`和`cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU`进行自动阈值设定，提高文字识别的准确性。 - **OCR识别**：使用`pytesseract.image_to_string`对二值化后的图像进行文字识别，将图像转换为可读的文本字符串。 总结来说，这个案例展示了如何通过OpenCV库进行图像处理，包括尺寸调整、边缘检测、轮廓识别、坐标变换以及最终的OCR文字识别。这些步骤是图像分析和自动化文本提取的关键技术，常用于文档扫描、图像识别和信息提取等领域。

全世界最强的英文OCR，辨识率超过 99％●最强的辨识率　 OmniPage 是目前世界上辨识率最高、辨识速度最快的辨识软件，辨识率比12.0版提高35%以上，整体辨识率高达99%以上，可以正确辨识各种图形 (包括Adobe PDF) 的文件，并扩大了医学及法律的字典。●支援Adobe PDF 文件辨识 　可以设定 PDF 文件(包括影像档的文件)辨识的页数范围，直接辨识图形、文字和表格，将完整页面输出到 Word 文件，直接图文整合翻译。并可将扫描好的文件直接转存成可编辑格式的 PDF 文件。 ●单键自动辨识　只要一个按钮，便可自动完成分析、辨识、储存辨识好的文件，并可转换成可编辑的文字文件。自动解析表格、文字、图形，并且完整保留文件格式。 ●Microsoft Office 整合技术　直接在 Microsoft Word、Excel、PowerPoint 内建辨识、设定指令，辨识结果可以储存成 .doc .xls .htm .txt .tif .Rtf 多种格式。 ●可以辨识表格储存成试算表格式　全世界唯一可以与 Excel 试算软件结合的英文辨识软件。可将复杂的表格辨识转存为 .Xls 格式。 ●支援多国语言　支援最多语系的辨识软件，共支援119种文字，可以辨识法文、德文、义文、西班牙文、葡萄牙文、瑞典文...等等。 ●模拟人声发音 　所有辨识好的文字都可以利用 Text-to-Speech 发音整篇文章来进行校稿动作。 ●重新切割区块辨识　提供区块重新切割功能，变更区块属性等再辨识功能，让您能够修正错误的辨识结果，以便利校对文稿。 ●设定页数及辨识范围 ●辨识 Adobe PDF 文件(包括影像档的文件) ●将文件图形和影像直接转成Adobe PDF 文件 ●保留原始扫瞄文件的格式 ●轻松辨识表格、试算表 ●大幅提升低解析度影印稿及传真的文件辨识 ●支援双页同时辨识，大幅减少辨识时间 ●搭配任何厂牌的扫描器 安装程序太大，自己下载，这里就上传个注册机。

在当今数字化时代，数据的处理和转换是日常工作和学术研究中不可或缺的一部分。随着技术的发展，越来越多的工具被开发出来以简化和加速这些过程。在这些工具中，将PDF文档或图片文件转换为Excel电子表格的功能尤为重要，它允许用户以结构化的方式重新组织和分析信息。 本文介绍的是一款免费工具，名为“免费的PDF/图片转excel工具-调用百度OCR API接口”，其核心功能是实现PDF文件和图片格式中包含的表格数据的自动识别和转换。该工具采用Qt框架进行开发，使得它具有跨平台的特性，可以在不同的操作系统上运行，满足不同用户的需求。 使用百度的OCR（光学字符识别）技术API接口，该工具能够高效地从PDF或图片中提取文字和表格信息。OCR技术的运用大幅提高了数据录入的准确性和速度，降低了人工输入数据时可能出现的错误和时间成本。此外，通过调用百度的云服务API接口，该工具能够确保数据处理的高效性和准确性。 “免费的PDF/图片转excel工具”支持多种语言的字符识别，并且拥有友好的用户界面设计，使得用户即便不熟悉编程也能轻松使用。这款工具的发布，对于需要处理大量文档和数据转换的用户来说，无疑是一个福音。 在标签方面，该工具被归类为“qt 软件/插件 百度”，这意味着它是一个基于Qt开发的软件或插件，并且与百度的技术服务相关联。这种分类不仅帮助用户了解工具的技术背景和可能的应用范围，同时也体现了开发者利用现有技术平台和资源，为用户提供了便捷的数据处理解决方案。 尽管该工具为用户提供了便利，但使用过程中仍需注意一些细节。例如，对于那些受版权保护或包含敏感信息的文档，用户在使用该工具之前应确保转换行为的合法性。此外，对于处理特别复杂的表格布局时，自动转换结果可能需要人工校对和调整，以确保数据的准确性。 “免费的PDF/图片转excel工具-调用百度OCR API接口”是一个实用且高效的工具，它为数据处理提供了一种快速、准确和便捷的方法。对于经常需要将PDF或图片中的数据转换为Excel电子表格的用户来说，这款工具无疑是值得尝试的。

tesseract-ocr-w64-setup-v5.0.0.exe，这是安装tesseract必须的辅助工具，拥有极好的图像处理能力

paddleocr的标注工具，可以解压后直接使用，不需要进行环境配置，只需双击运行程序即可。该资源可以用于OCR项目的标注工具使用，操作简单，标注后的数据可以直接作为数据集使用。可以对于那些不会运行代码的标注人员简单的进行标注。

标题中的“中国毛笔字样本”是指一组包含中国书法风格的毛笔字图像，这些图像通常具有独特的艺术价值和文化内涵。在OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术中，这类样本被用于训练和测试算法，以便让计算机能够识别和转化手写文字为可编辑的电子文本。OCR技术在现代社会有着广泛的应用，如银行支票自动读取、文档数字化等。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个跨平台的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。在这个场景下，OpenCV可以用来处理毛笔字图像，通过图像预处理、特征提取、分类器训练等一系列步骤，实现对毛笔字的自动识别。 描述中提到这些样本已经转换为jpg格式，这意味着它们是以Joint Photographic Experts Group（JPEG）的压缩标准存储的，这是一种常见的图像文件格式，适合于存储具有复杂色彩的图片，且文件大小相对较小，便于在网络上传输和存储。 标签“毛笔字”表明了这些样本的主要内容，毛笔字是中国传统书法的一种，以其独特的笔画、结构和韵律著称。在OCR任务中，毛笔字的识别比印刷体更为复杂，因为其形状多变、连笔常见，这对OCR算法提出了更高的要求。 从压缩包子文件的文件名称“012920180135.zitie114”来看，这可能是一个特定日期（2018年1月29日1时35分）创建或更新的文件，编号“zitie114”可能是样本集中的第114个文件，这样的命名方式方便管理和追踪数据集中的各个样本。 在使用这些毛笔字样本进行OCR开发时，首先需要进行数据预处理，包括灰度化、二值化、去噪等步骤，以减少图像中的干扰因素。接着，可以采用OpenCV的特征提取方法，如SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）或HOG（Histogram of Oriented Gradients）来抽取关键信息。然后，利用机器学习算法（如支持向量机SVM、深度学习的卷积神经网络CNN）训练模型，使其能够识别不同形态的毛笔字。通过测试集验证模型的性能，不断调整优化，提高OCR系统的准确率和鲁棒性。 这个数据集为中国毛笔字的OCR研究提供了宝贵的资源，对于了解和提升OCR技术在处理非标准字体，尤其是传统文化元素方面的能力具有重要意义。