【亲测免费】 Tesseract OCR 语言数据文件安装和配置指南
1. 项目基础介绍和主要编程语言
项目介绍
Tesseract OCR 是一个开源的光学字符识别(OCR)引擎,支持多种语言的文本识别。tessdata 是 Tesseract OCR 的语言数据文件仓库,包含了各种语言的训练模型,这些模型用于识别不同语言的文本。
主要编程语言
Tesseract OCR 主要使用 C++ 编写,但 tessdata 仓库本身不包含代码,而是包含用于识别文本的训练数据文件。
2. 项目使用的关键技术和框架
关键技术
- LSTM(长短期记忆网络):Tesseract 4.0 及更高版本使用 LSTM 模型进行文本识别,这些模型在
tessdata仓库中提供。 - Legacy 模型:Tesseract 3.0 及更早版本使用传统的 OCR 引擎,这些模型在
tessdata仓库中也有提供。
框架
- Tesseract OCR:Tesseract OCR 是该项目的主要框架,负责加载和使用
tessdata中的训练模型进行文本识别。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤
准备工作
-
安装 Tesseract OCR:在安装
tessdata之前,你需要先安装 Tesseract OCR 引擎。你可以通过以下命令在 Ubuntu 或 Debian 系统上安装 Tesseract:sudo apt-get update sudo apt-get install tesseract-ocr -
安装 Git:你需要 Git 来克隆
tessdata仓库。如果你还没有安装 Git,可以通过以下命令安装:sudo apt-get install git
详细安装步骤
-
克隆
tessdata仓库: 打开终端并运行以下命令来克隆tessdata仓库:git clone https://github.com/tesseract-ocr/tessdata.git -
移动数据文件到 Tesseract 数据目录: 克隆完成后,将
tessdata目录中的所有.traineddata文件移动到 Tesseract 的数据目录。通常,这个目录位于/usr/share/tesseract-ocr/4.00/tessdata/或/usr/local/share/tessdata/。你可以使用以下命令:sudo mv tessdata/*.traineddata /usr/share/tesseract-ocr/4.00/tessdata/ -
验证安装: 你可以通过运行以下命令来验证安装是否成功:
tesseract --list-langs如果安装成功,你应该会看到所有已安装的语言列表。
配置
-
选择语言模型:在使用 Tesseract 进行文本识别时,你可以通过指定
--lang参数来选择特定的语言模型。例如,识别英文文本时,可以使用:tesseract image.png output -l eng -
使用 LSTM 模型:如果你使用的是 Tesseract 4.0 或更高版本,默认会使用 LSTM 模型。如果你需要使用传统的 Legacy 模型,可以通过
--oem 0参数来指定。
通过以上步骤,你已经成功安装并配置了 Tesseract OCR 的语言数据文件。现在你可以开始使用 Tesseract 进行多语言文本识别了。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0115
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00