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求一个tessdata 支持手写字体的数字模型

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悬赏园豆:20 [待解决问题] 浏览: 28次

tessdata 模型文件:
支持电脑端各标准字体的数字,
支持手写字体的数字

李三超的主页 李三超 | 初学一级 | 园豆:136
提问于:2024-12-12 14:08
< > 人人可用的开源BI工具
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要获取支持手写字体的数字的 Tesseract 模型文件,可以使用以下步骤:

1. Tesseract 安装

首先,请确保您的系统中安装了 Tesseract OCR。您可以根据您的操作系统访问以下链接进行安装:

  • Windows: Tesseract at UB Mannheim
  • macOS: 使用 Homebrew 安装:brew install tesseract
  • Linux: 您可以使用包管理器,例如在 Ubuntu 中使用:sudo apt-get install tesseract-ocr

2. 下载 tessdata 模型文件

通常,Tesseract 的模型文件(tessdata)可以从 Tesseract GitHub Repositories 下载。有几个模型必要用于手写数字识别:

  • 英文字母和数字: eng.traineddata
  • 手写文本: 使用 bestfast 针对手写字体的模型,如 frak.traineddatahwr.traineddata(手写识别模型)。

直接下载 hwr.traineddata 以提升手写文字识别的能力。

3. 使用模型识别手写数字

一旦模型下载并放置在 Tesseract 的 tessdata 文件夹中,您可以使用以下命令识别手写数字:

tesseract input_image.png output_text -l hwr

这里的 input_image.png 是待识别的图片,output_text 是输出结果的文件名,-l hwr 指明使用手写识别模型。

4. 有关手写数字的其他选项

如果您需要更高级的手写数字识别模型,您可能要考虑使用开源深度学习库(如 TensorFlow 或 PyTorch)的预训练模型,结合适当的训练数据。

如果您有其他具体问题或需要更多详细指导,请告诉我!

Technologyforgood | 园豆:7872 (大侠五级) | 2025-01-22 11:14
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