本文介绍了Tesseract OCR引擎的最新中文简体语言包chi-sim.traineddata，该语言包支持简体中文的文字识别，适用于需要进行中文文本识别的项目和应用。文章详细说明了语言包的下载和使用方法，包括如何将文件放置到Tesseract的tessdata目录中，以及如何运行Tesseract进行中文简体文字识别。此外，还提供了贡献、许可证和联系方式等信息，鼓励用户参与改进和反馈问题。 OCR技术，即光学字符识别技术，是一种将印刷或手写文字转换成机器编码文本的技术。Tesseract是一款广泛使用的开源OCR引擎，它由HP实验室开发，后来由Google赞助，现在是一个由Google支持的开源项目。它支持多种操作系统平台，并能识别多种语言的文字。 Tesseract的主要功能是通过分析图像文件中的文字布局，确定文字的边界，然后提取文字数据。它采用的算法可以识别图像中的文本，并将其转换成文字文件，支持多种图像格式，如JPEG, PNG, TIFF, GIF等。Tesseract的准确性很高，并且易于集成到各种应用程序中。 最近，Tesseract推出了中文简体语言包，这一语言包专门针对简体中文进行了优化。中文识别任务通常比较复杂，因为中文字符数量庞大且形状复杂。Tesseract的中文语言包采用了先进的训练技术，能够识别高达数千个中文字符，包括常用汉字、繁体字和部分特殊字符，这对于中文OCR应用来说是一个巨大的进步。 在使用Tesseract进行中文识别时，首先需要下载对应的中文语言包文件。下载之后，需要将这个文件放置到Tesseract安装目录下的tessdata文件夹中。这样做的目的是为了确保OCR引擎在处理中文数据时能够正确加载必要的语言资源。接下来，用户可以通过命令行或者调用API的方式，指定Tesseract使用新的中文语言包来识别图像中的文字。 此外，Tesseract的使用说明中还包括了如何编译和安装Tesseract OCR引擎本身的指导，以及如何对Tesseract进行配置和优化，以适应不同的使用环境和需求。文档中还提供了一些实际应用的案例，帮助开发者更好地理解如何将Tesseract整合到实际项目中。 为了促进社区的互动和项目的持续改进，Tesseract的官方文档中还提供了贡献指南，鼓励用户为项目贡献代码、提出改进意见或者报告遇到的问题。此外，文档中还列出了Tesseract的许可证信息，明确了软件的使用条件和约束，确保了项目的合法合规性。 在Tesseract的使用和贡献过程中，用户可以联系官方支持邮箱或访问其社区论坛来获取帮助和交流经验。这样的社区支持对于遇到问题的用户来说是非常宝贵的资源，有助于用户更快地解决问题并提高使用效率。 Tesseract中文语言包的推出，为进行中文文本识别的项目和应用提供了强有力的支持。通过下载、配置和使用中文语言包，开发者和用户可以更容易地将Tesseract集成到他们的应用程序中，实现高质量的中文文字识别功能。

Tesseract是一个开源的光学字符识别（OCR）引擎，由HP公司在1985年开发，并在2005年由Google接手维护。它能够识别图像中的文字，将扫描文档、图片或PDF转换为可编辑和可搜索的文本。Tesseract以其强大的性能和灵活性在开源社区中广受欢迎。 **中文识别的挑战** 虽然Tesseract在英文和其他多种语言上的识别效果非常出色，但在中文识别方面，由于汉字的复杂性和多样性，Tesseract的默认配置可能无法提供最佳的识别效果。中文包含数千个字符，每个字符有多种不同的写法，这对任何OCR系统来说都是一个巨大的挑战。 **chi_sim语言包** "chi_sim"是Tesseract针对简体中文的特定语言包。这个语言包是经过多次训练优化后的版本，与网络上常见的17M或40M大小的中文语言包相比，其识别准确率有显著提升。chi_sim训练数据集包含了大量简体中文字符和词语，使得Tesseract在处理中文文本时能更好地理解上下文和识别复杂字符。

Tesseract OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一款由Google维护的开源OCR引擎，它能够将扫描的图像、PDF文档或者其他形式的图片中的文本自动转换为可编辑、可搜索的文本。这款软件最初由HP开发，后来由Google接手并持续升级。在处理多种语言的文本识别时，Tesseract需要特定的语言包来支持。 "chi_sim.traineddata" 是Tesseract针对简体中文的训练数据文件，其中"chi_sim"代表“Chinese Simplified”，即简体中文。这个训练数据文件是Tesseract进行中文识别的关键，它包含了对简体中文字符的模式识别和训练信息。版本号3.0.4表明这是该语言包的一个特定版本，可能在识别准确率和性能上有所优化。 在安装或使用Tesseract时，为了使其支持中文识别，需要将"chi_sim.traineddata"文件放到Tesseract的"data"子目录下，通常路径为`/tessdata`。如果Tesseract找不到这个文件，它将无法正确识别中文字符。 在压缩包文件名称列表中提到的"leerset-9625265-chi_sim.traineddata_1607565729"可能是一个特定版本的训练数据文件，其中数字部分可能是文件的哈希值或者时间戳，用于区分不同的训练数据版本。这种命名方式有助于追踪和管理不同版本的训练数据，确保使用的始终是最新的、经过优化的模型。 使用Tesseract进行中文识别时，需要注意以下几点： 1. 图像质量：高清晰度的图像能提高识别准确率。模糊、扭曲或者背景杂乱的图像可能会降低识别效果。 2. 文本布局：文本应该是单列或者规则排列，避免复杂的排版，因为这可能会影响Tesseract的识别能力。 3. 预处理：在识别前，可能需要对图像进行预处理，如灰度化、二值化、去噪等，以减少干扰因素。 4. 命令行参数：在调用Tesseract时，可以使用各种参数来优化识别过程，比如`--psm`用于指定页面分割模式，`--oem`选择不同的OCR引擎模式。 5. 后处理：识别结果可能存在错误，可以结合其他文本校正工具进行后处理，提高文本的准确性。 Tesseract中文语言包3.0.4 (chi_sim.traineddata)是实现Tesseract对简体中文识别的重要组件，通过正确配置和使用，可以帮助用户高效地从中文图像或文档中提取文本信息。随着技术的发展，Tesseract的识别性能不断优化，新版本的训练数据文件会带来更佳的识别效果。

标题中的"12345.zip chi_sim.traineddata"提到了一个压缩文件，其中包含一个名为"chi_sim.traineddata"的文件。这个文件是Tesseract OCR（光学字符识别）引擎使用的中文语言数据包。Tesseract是一个开源的OCR软件，能够识别图像中的文本，并将其转换为可编辑的格式。 描述部分解释了如何使用这个文件。用户需要将下载的"12345.zip"解压缩，然后将解压得到的"chi_sim.traineddata"文件移动到"Tessdata"目录下。这里提到的问题是，通常在CSDN（一个中国的技术社区）上下载资源可能需要积分，而且官方网站可能无法访问。因此，提供者分享了这个资源以方便他人免费获取。为了避免CSDN对重复文件名的检测，用户在下载后只需将文件重命名为"chi_sim.traineddata"即可。 标签"tesseract中文语言包 chi_sim.traineddata"进一步确认了这个文件的用途，它是一个用于Tesseract的中文（简体）语言支持包。"chi_sim"代表“Chinese Simplified”，即简体中文。 至于压缩包中的文件名称列表，只有一个条目"12345.traineddata"。这可能是因为原始的文件名在上传或分享过程中被更改了，而正确的文件名应该是"chi_sim.traineddata"。因此，用户在解压缩后需要将文件重命名。 Tesseract的运作原理是通过训练数据文件来识别特定语言的文本。"traineddata"文件包含了训练模型，包括字符形状、排列模式和语言特定的特征。当Tesseract处理中文图像时，它会使用"chi_sim.traineddata"来识别和理解简体中文字符，从而提高识别准确率。 在实际应用中，用户可以将Tesseract集成到各种项目中，比如自动化文档处理、图像文本提取等。对于开发者来说，了解如何正确配置和使用Tesseract的语言包是非常重要的，这包括知道如何下载和放置这些语言数据文件。此外，Tesseract还可以与其他工具结合，如图像处理库，以提升在复杂背景或低质量图像下的识别效果。 这个资源提供了Tesseract OCR对于简体中文的支持，使得用户能够在处理中文文本图像时获得更好的识别性能。用户只需按照描述中的步骤操作，即可顺利使用这个语言包。

适用于Tesseract(3.04-3.05)版本，解压后40.1M，资源获取来自Tesseract官方GitHub，免csdn积分官方获取各版本语言包请看我的博客：https://blog.csdn.net/qq_38161040/article/details/90727456

最新谷歌官方Tesseract中文语言包 (chi_sim.traineddata)

python python3 tesseract-ocr4.0安装包和中文语言包 chi_sim.traineddata chi_sim

适用于Tesseract(3.02)版本，解压后38.1M，资源获取来自Tesseract官方GitHub，免csdn积分官方获取各版本语言包请看我的博客：https://blog.csdn.net/qq_38161040/article/details/90727456

tesseract-ocr安装包和中文语言包 python导入pytesseract、PIL包，安装完成tesseract-ocr后，我们还需要做一下配置，在C:\Users\huxiu\AppData\Local\Programs\Python\Python35\Lib\site-packages\pytesseract找到pytesseract.py替换tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe'

经过多次训练的Tesseract中文语言包，效果比网上17M的40M的好太多了，众所周知Tesseract除了中文识别不太强，其他语言还是蛮可以的