在IT领域，文本识别是一项重要的技术，特别是在自动化和人工智能应用中。本项目“qt halcon tesseract-ocr 文字识别”结合了三个关键技术：Qt、Halcon和Tesseract OCR，用于实现图像处理和高精度的文字识别。以下是这些技术的详细说明。 Qt是一个跨平台的C++库，用于开发图形用户界面（GUI）应用程序。它提供了丰富的功能，包括窗口管理、事件处理、网络通信、数据库支持等。在本项目中，Qt被用作图形界面的基础，开发者可以利用Qt的API来绘制旋转矩形，这在处理图像时非常有用，例如在定位和框选特定的文本区域。 Halcon是德国MVTec公司开发的一种强大的机器视觉软件。它包含了各种图像处理算法，如形状匹配、模板匹配、1D/2D码识别等。在本项目中，Halcon的区域抠图功能被用来提取图像中的文字区域。通过定义和搜索特定的形状，Halcon能够精确地从复杂背景中分离出文字部分，为后续的文字识别做好准备。 Tesseract OCR（光学字符识别）是由Google维护的一个开源OCR引擎。它能识别多种语言的文字，并且可以通过训练提高对特定字体或格式的识别效果。在“qt halcon tesseract-ocr 文字识别”项目中，Tesseract是负责实际的文字识别任务。在Halcon完成图像预处理后，Tesseract会分析图像中的像素模式，将其转换为可读的文本。 在具体操作流程上，项目可能首先使用Qt绘制并显示图像，然后通过用户交互或自动算法确定需要识别的区域，利用Halcon进行图像处理，找到文字区域。接着，将处理后的图像输入到Tesseract OCR，由其完成文字识别。识别的结果可以展示在Qt界面上，或者保存到文件或数据库中。 为了实现这个流程，开发者需要掌握Qt编程，理解Halcon的图像处理算法，以及如何训练和配置Tesseract。项目文件“WordDetect”可能包含了实现这一流程的具体代码，包括图像处理函数、用户界面逻辑和OCR接口调用等。 “qt halcon tesseract-ocr 文字识别”项目综合运用了图像处理和自然语言处理技术，为需要从图像中提取文字的应用提供了一个高效的解决方案。无论是工业自动化、文档数字化还是其他相关领域，这种技术都有着广泛的应用前景。

1. 样本图片准备 2. 打开 jTessBoxEditor ，选择 Tools -> Merge TIFF，打开对话框，选择训练样本所在文件夹，并选中所有要参与训练的样本图片 3 弹出保存对话框，还是选择在当前路径下保存，文件命名为ty.cp.exp6.tif 4. tesseract ty.cp.exp6.tif ty.cp.exp6 -l ty batch.nochop makebox 5. 打开 jTessBoxEditor ，点击 Box Editor -> Open ，打开步骤2中生成的ty.cp.exp6.tif ，会自动关联到 “ty.cp.exp6.box” 文件： 6. 使用echo命令创建字体特征文件 echo cp 0 0 0 0 0>font_properties. 输入内容 “cp 0 0 0 0 0” 7. 使用 tesseract 生成 ty.cp.exp6.tr 训练文件 在终端中执行以下命名： tesseract ty.cp.exp6.tif ty.cp.exp6 nobatch box.train 8. 生成字符集文件 在终端中执行以下命令： unicharset_extractor ty.cp.exp6.box 9. mftraining -F font_properties -U unicharset -O ty.unicharset ty.cp.exp6.tr 与 cntraining ty.cp.exp6.tr 生成之后手工修改 Clustering 过程生成的 4 个文件（inttemp、pffmtable、normproto、shapetable）的名称为 [lang].xxx。这里改为 ty.inttemp、ty.pffmtable、ty.normproto、ty.shapetable。 10. 合并数据文件 在终端中执行以下命令： combine_tessdata ty. tesseract b01.jpg result -l ty --psm 7

tesseract-ocr 光学字符识别安装程序 3.02.02版本

Tesseract OCR简体中文语言包

tesseract-ocr-3.01安装包很多下载链接都是谷歌的，很多人下不了。手头上刚好有资源就跟大家共享一下。

现有ocr识别小工具，分为两类，一类是依靠网络公司提供的api接口来进行识别，如百度文字识别等，优点是识别准确率高，缺点是没网没授权不能用。另一类就是本地化这种了，现在网上公开的ocr识别工具tesseract-ocr提供中文识别包。再加上使用qq邮箱的截图工具，组建成离线版的OCR识别工具。操作简单，由于使用的是最基本的训练库，准确率比较低，目前能够准确识别pdf中标准文字，带图标的文字可能会识别错误。优化的建议自己训练中文识别库替换tesseract-ocr文件夹内容即可。

Tesseract是一个光学字符识别引擎，支持多种操作系统。Tesseract是基于Apache许可证的自由软件，自2006 年起由Google赞助开发。 2006年，Tesseract被认为是最精准的开源光学字符识别引擎之一。

Tesseract是一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR引擎，由Google对其进行改进、优化，特点是开源，免费，支持多语言，多平台。

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！