基于Tesseract-OCR的燃气表自动识别研究

设计了摄像直读式燃气表自动抄表系统,通过图像处理和OCR技术对燃气表读数进行识别。采用在图像HSV空间进行直方图均衡和中值滤波对燃气表图像进行预处理,提高了适应性。在用Tesseract光学字符识别引擎进行字符特征提取中,提出了基于颜色和轮廓的定位算法分割燃气表读数区域,使得系统具有更好的稳定性。识别中针对燃气表字体训练Tesseract,从而实现了较高的识别正确率。实验中,通过对多个品牌的燃气表进行测试,识别准确率达到98.7%。本文设计的燃气表自动识别系统具有识别准确率高、鲁棒性好、识别速度快等特点,可为燃气表自动抄表或自助抄表提供有效的技术途径。

基于Tesseract-OCR的复杂发票自适应识别

针对复杂发票任意区域下的特定表格内容提取与实时识别问题,提出了一种基于Tesseract-OCR引擎的自适应识别方法.首先利用OpenCV对发票图像进行预处理滤波、自适应阈值等一系列预处理得到二值图像;然后利用形态学中的开运算提取表格全域线段,进行表格位置提取,并结合表格交点坐标与自定义模板,实现表头与内容自适应适配;最后利用jTessBoxEditor对表格区域内容进行字库训练优化,最终实现基于Tesseract-OCR的字符识别.实验结果表明该方法具有高准确识别率,支持感兴趣区域自适应识别,具备高可用性.

基于Tesseract-OCR的字符识别技术在特定场合的应用

基于谷歌开源OCR引擎Tesseract的字符识别技术,针对某特定应用场合,设计并实现了一个图片字符识别系统.首先,对尺寸一致的样本图片进行分割、灰度化和二值化预处理;其次,利用Tesseract对特定字符进行针对性的训练以提高字符识别率;最后,进行字符的识别和矫正.Python环境下的实验验证结果表明:经过训练后的Tesseract字库可以有效地提高字符识别的准确率和识别速度;同时,灰度图比二值图更适合本特定场合的图片字符识别.

基于Tesseract-OCR的快递单中手机号码识别应用的实现

本文利用Tesseract-OCR的开源引擎,实现了Android平台上的印刷数字识别,并将其应用在网上购物的印刷字体快递单上的手机号码识别。识别过程通过手机拍照,并在预览界面中画出一个矩形框来获取快递单上手机号码的主要位置,再利用Tesseract-OCR的tesseract-two工具集并配合其英文字符语言文件进行图像布局分析和字符分割及其识别,最终将识别出来的手机号码进行拨打。

基于Tesseract-OCR文本识别的检票系统研究

通过对已有手写字符识别相关技术和应用实例进行研究,发现Tesseract文本识别方法具有经济、可训练、识别准确等优点,设计了基于Tesseract文本识别的特殊手写字符检票系统。此系统结合数字图像处理技术,以谷歌开源OCR引擎Tesseract的字符识别技术为核心,并通过训练字库实现对多种选民手写选票的准确识别。测试结果表明,该系统具有实时性、交互性、高可靠性等特点,为纸质选票的传统人工唱票计票方式提供了智能解决方案。

一个基于Tesseract OCR Engine的Wrapper的设计与实现

Tesseract OCR Engine是现如今准确率最高的开源字符图像识别引擎之一。本文侧重于利用C++/CLI的语言特性,设计并实现一个可供.Net平台应用程序使用的Tesseract Wrapper。

基于模板匹配和Tesseract的票据归类和索引

现在大量的纸质凭证都需要通过扫描存入计算机,但如何对这些凭证进行归类和检索成为一个主要问题。随着OCR技术的发展,已有软件产品能够完成扫描件的识别和管理。但在很多情况下只需对扫描件进行归类和建立索引,并不需要对整张票据进行OCR识别。本文提出一种快速、有效的基于模板匹配的票据分类方法,然后借助开源软件Tes-seract实现数字和字母的识别,完成票据的分类和索引功能。所提出的方法简便、高效,有效地降低了企业成本。另外,为了提高识别率,根据待识别对象的特征对图像进行预处理,实验表明该方法可以极大提高识别率,对专业的OCR软件也具借鉴意义。

0Cr18Ni10Ti管道钢的随机循环应变-寿命关系

试验研究了管道钢0Cr18Ni10Ti的随机循环应变-寿命关系。基于Coffin-Manson方程,提出了考虑了任意存活概率和置信度的随机CSL关系的模型及参数的求解方法。模型由概率-应变-寿命曲线、置信度-应变-寿命曲线和概率-置信度-应变-寿命曲线组成,分别用于表征试验数据分散性规律、数据量以及两者同时对概率评价的影响。试验数据的分析结果验证了模型的有效性和实用性。

基于Faster-RCNN的极验点选式验证码识别

针对传统方法难以识别极验点选式验证码的问题,文中提出一种基于Faster-RCNN目标检测模型和卷积神经网络的识别方法。通过简化的RPN提高Faster-RCNN对于背景图片文本定位的精度,再设计卷积神经网络对文本进行分类识别,并训练Tesseract-OCR识别库对信息提示文本进行识别,实现背景图片文本识别结果与信息提示文本识别结果一一对应,达到识别此类验证码的目的。实验结果表明,该方法识别此类验证码的准确率达到72.4%。

基于Tesseract文字识别的预处理研究

针对Tesseract文字识别框架对输入图像的像素要求,以及图像采集过程中可能出现的歪斜、黑边等情况,基于文字识别流程,对预处理阶段的二值化、缩放、边框处理与倾斜矫正进行研究与C++代码的实现。对文字识别OCR(optical character recognition,光学字符识别)的流程进行了概述,重点研究图像缩放与二值化过程,利用双线性插值算法逐像素、逐行分别对横纵坐标进行线性插值,完成图像缩放;利用最大类间方差法、聚类的思想,遍历灰度值,获取最佳二值化阈值,实现图像的二值化。参考OpenCV库函数,提出图像边框与偏移的处理思路。在VS2015环境下基于Tesseract框架,对整个流程进行实现,介绍了Tesseract框架的接口与功能、输入与输出参数。图像的预处理对文字识别必不可少,有利于Tesseract之后的识别工作。

基于OCR技术的变电站防误操作系统

为提高变电站操作的安全性,文章研制了一种基于光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)技术的变电站防误操作系统,首先从功能上对系统进行了定义,然后对系统的架构进行了设计,最后对系统进行了功能性测试。变电站值班人员通过Android平板等便携式设备采集工作间隔和设备标识牌图像,利用Tesseract识别引擎进行文字识别,并与预设工作票内操作间隔及设备的关键字进行比对确认,可以有效防止变电站内的误操作,提高变电站运维自动化管理能力。通过实验和现场测试验证了该系统的有效性和工程实用性。

基于Tesseract引擎样本训练的验证码识别

笔者利用OCR算法引擎Tesseract的样本训练方法,对简单验证码和复杂验证码进行识别。使用预处理后的单字符图片作为训练样本,对算法进行样本训练,以提高算法对普通字符验证码的识别率,并且使其可以识别较为复杂的字符验证码。实验结果证明,样本训练后的算法对简单验证码的识别率达到了99%以上,且可以对原本几乎无法识别的复杂验证码进行有效识别。

多字体印刷体维-哈-柯文关键词图像识别

针对印刷体维吾尔文字识别中字体单一、识别数据规模小、识别领域不区分以及哈萨克和柯尔克孜文字识别研究缺乏等问题,提出了基于卷积神经网络(CNN)的多字体印刷体维吾尔、哈萨克和柯尔克孜(以下简称维-哈-柯)文关键词识别方法。首先,针对维-哈-柯文关键词图像语料库缺乏的问题,基于图像合成技术构建包括32种字体的维-哈-柯文关键词图像数据集。然后,使用数据扩充技术对数据集的图像进行不同程度的加噪、旋转和失真操作,来进一步体现数据集的自然场景特征。最后,使用多层CNN网络在该数据集上训练图像识别模型,均得到了96.5%以上的识别准确率,并在包括3种常用字体的实际印刷体图像识别任务中得到了96%左右的准确率,该方法减少了预处理过程,并胜过了以往机器学习框架下的其他识别方法。实验结果表明,在CNN网络框架下基于合成图像和数据扩充技术的识别方法能够较好地实现多字体印刷体维-哈-柯文图像识别任务。

基于tesseract.js Web图片文字搜索定位浏览器扩展

该研究设计和开发了一种基于tesseract.js的Web图片文字搜索定位的浏览器扩展,旨在为用户提供在Web浏览器中准确搜索和定位图片中的文字的便捷工具。该扩展利用tesseract.js作为OCR引擎,直接在浏览器中识别图片中的文字、提供搜索定位功能。实验结果表明,该扩展程序具有准确性和性能,能快速识别图像中的文字并提供准确的搜索定位结果。与传统OCR方法相比,该扩展消除了对专门硬件设备和繁重前期处理的依赖,为图像文字搜索与定位提供了轻量级、方便和高效的解决方案。该扩展可用于网页搜索、文本分析和信息抽取等任务,并具有广泛的应用潜力。

基于深度学习的车牌检测与识别

随着计算机计算能力的提升,人工智能技术在传统领域的应用推动了智能化的发展。传统车牌识别算法在简单场景下表现良好,但面对图像畸变、模糊等复杂场景时,其鲁棒性则显著降低。该研究结合YOLOv5深度学习模型和Tesseract-OCR库,开发了一种适应复杂场景的高效车牌识别系统。系统分为车牌检测和字符识别两部分,显著提升了在不利条件下的识别性能和系统鲁棒性。实验结果表明,系统在多种复杂场景下的车牌检测和字符识别平均精确率分别为98.56%和96.56%,证明了该方法的有效性和优越性能。

Automated Extraction and Analysis of CBC Test from Scanned Images

Health care is an important part of human life and is a right for everyone. One of the most basic human rights is to receive health care whenever they need it. However, this is simply not an option for everyone due to the social conditions in which some communities live and not everyone has access to it. This paper aims to serve as a reference point and guide for users who are interested in monitoring their health, particularly their blood analysis to be aware of their health condition in an easy way. This study introduces an algorithmic approach for extracting and analyzing Complete Blood Count (CBC) parameters from scanned images. The algorithm employs Optical Character Recognition (OCR) technology to process images containing tabular data, specifically targeting CBC parameter tables. Upon image processing, the algorithm extracts data and identifies CBC parameters and their corresponding values. It evaluates the status (High, Low, or Normal) of each parameter and subsequently presents evaluations, and any potential diagnoses. The primary objective is to automate the extraction and evaluation of CBC parameters, aiding healthcare professionals in swiftly assessing blood analysis results. The algorithmic framework aims to streamline the interpretation of CBC tests, potentially improving efficiency and accuracy in clinical diagnostics.

Android图文同步识别系统的设计和实现

针对开源识别引擎Tesseract-OCR对噪点多、亮度不均匀及规格不统一的图像识别效果不佳的情况,设计和实现了一种基于Android平台,能大幅度提高质量不高图像识别率的图文同步识别系统。实现了预览同步识别、联网上传识别、图像批量识别等功能,通过对图像进行消噪、亮度均衡及阈值分割等质量增强算法处理,提高了图像的最终识别率。新颖的同步识别模式有别于传统的图文识别软件,使用户在预览图像时能够即时看到识别效果,给使用者带来一种全新的用户体验。

基于Android平台的移动智能翻译系统设计与实现

设计了一种基于Tesseract的手机智能翻译系统。这个系统以Linux操作系统内核为基础,在Tesseract框架下搭建OCR引擎,在Android平台中进行二次开发,采用SQLite作为系统数据库。系统包含即时翻译、拍照翻译、字典翻译三个基本功能模块,充分满足了用户字符图片、照片字段的实时翻译以及字典查询的需求。实际应用结果表明,通过JNI技术和多线程断点续传技术的实现系统进一步增强了手机翻译软件的功能性和高效性。

0Cr16Ni5Mo不锈钢应用特性的研究

本文通过同 0Cr13Ni5Mo不锈钢的对比试验研究了 0Cr16Ni5Mo不锈钢的特性，并通过异常组织的模拟，找出了造成 0Cr16Ni5Mo不锈钢性能偏低、开裂、组织异常的原因，提出了改进措施。