How to OCR with Tesseract in Python with Pytesseract and OpenCV?
In this blog post, we will try to explain the technology behind the widely used Tesseract Engine, which was upgraded with the latest knowledge researched in optical character recognition. This article will also serve as a how-to guide/ tutorial on how to implement PDF OCR in python using the Tesseract engine. We will be walking through the following modules: Tesseract OCR FeaturesPreprocessing for
Tesseract.js | Pure Javascript OCR for 100 Languages!
Tesseract.js is a pure Javascript port of the popular Tesseract OCR engine. This library supports more than 100 languages, automatic text orientation and script detection, a simple interface for reading paragraph, word, and character bounding boxes. Tesseract.js can run either in a browser and on a server with NodeJS. Check out the Example code and API docs on GitHub.
第577回 Tesseract OCRで文字認識をする | gihyo.jp
今回はオープンソースでマルチプラットフォームのOCRエンジンであるTesseract OCRを使用し、読み取り精度を確認してみます。 UbuntuでOCR？ 「日本語でOCR」と聞くと、プロプライエタリの牙城というか、高価なソフトを購入しないと実用に耐えないというイメージがあるかもしれません。あるいはないかもしれませんが、いずれにせよ日本語の文字は難しいのでOCRで高い精度を出すのはなかなか難しそうに思えます。 少なくとも筆者はそう考えていたので、OCRで高精度の結果を出すのは困難、ましてやオープンソースで……と考えていました。そんなところに、Tesseract OCRのバージョン4.0以降では日本語でもかなりの高精度で認識するという話を小耳に挟みました。実際に試してみると想定していた以上の結果だったので、ここで紹介することにします。 Tesseract OCRとgImageReader
Tesseract カテゴリーの記事一覧 - 今日も微速転進
前回に引き続き、オープンソースのOCRエンジンTesseractの開発状況ウォッチング、です。 a244.hateblo.jp 2018年10月の状況 4.0系使用時の注意点 未解決のバグで影響の大きそうなもの #1015 認識結果に関するIssue グレースケール v.s. 二値化画像 PNG形式の…
tesseract.jsがスマホ上で動くOCRアプリケーションを作る - Qiita
初投稿です。 目標 スマホのブラウザとカメラで動く日本語OCRアプリケーションを作る。 経緯 会社で社内便（複数）の郵送を頼まれる事がある。その際、宛名読む→宛名から郵便受け番号への変換→宛名の郵便受けまで行って投函→宛名読む→...を繰り返す必要があり効率化したい。 ↓ 配達の前にPCで宛名を一括で打ち込み、郵便受けの番号リストを作成すれば良いがタイピングが面倒。 スマホのカメラで動くOCRなら便利そうだが、Google Cloud Vision APIの社内利用はセキュリティの問題もあって（多分）無理。 ↓ tesseract.jsなら入力情報を外部に送信しなくて良いので安全なのでは！？ AndroidとかiOSのアプリは作れないけどhtmlなら何とかなりそう！？ ↓ 今ここ ↓ 社員情報のAPIを使用した最短ルートの提案など... 作成物 作成物のデモ 処理速度の関係でiPhone
数独を解く(画像解析) - cuspy diary
画像として与えられた数独を解きます。 新聞に掲載されていたこの問題をOpenCVを使って画像解析する。(画像が斜めなのはワザとです) グレースケール変換画像解析の前処理として、まずグレースケールに変換し、ガウシアンフィルタをかけてぼかします。ガウシアンフィルタをかける事で、安定した二値化画像が得られます。 二値化次に二値化を行います。 二値化には、普通の方法、大津さんの手法、適応的二値化、などさまざまな手法が在ります。いろいろ試した所、適応的二値化(Adaptive Threshold)が最も数独の認識に適していることが解りました。 適応的二値化(Adaptive Threshold)であれば、影になってしまった部分も上手く処理できます。 膨張処理次に、数独の盤面の外枠を認識を行います。 二値化の影響で枠線が途切れてしまう可能性がありますので、膨張処理(dilate)を行います。 (膨張処
【随時更新】Python・OpenCV・Tesseractで参考にした記事などの一覧 - Qiita
自分が投稿したもの (2017年12月) PythonとOpenCVをこれからやってみる - 1 - はじめの一歩 - Qiita (2017年12月) PythonとOpenCVをこれからやってみる - 2 - マークを読取る - Qiita (2017年12月) PythonとOpenCVをこれからやってみる - 3 - 文字認識(1) - Qiita (2017年12月) PythonとOpenCVをこれからやってみる - 4 - 座標設定 - Qiita (2017年12月) PythonとOpenCVをこれからやってみる - 5 - 学習(1) - Qiita (2017年12月) PythonとOpenCVをこれからやってみる - 6 - コンフィグ(1) - Qiita (2017年12月) PythonとOpenCVをこれからやってみる - 7 - 信頼度 - Qiita
(2017年12月) PythonとOpenCVをこれからやってみる - 5 - 学習(1) - Qiita
はじめに PythonもOpenCVもこれまでまったく触れてこなかったけど、ちょっとやってみたいと思ってはじめたので、色々と試しているという状況です。 前回『(2017年12月) PythonとOpenCVをこれからやってみる - 4 - 座標設定 - Qiita』は読み取り座標を指定するツールを用意しました。 今回はいよいよ、読込み精度を上げるための根本的な部分として、言語データを作成する部分を行なっていきます。 言語データについて 最初にダウンロードしたjpn.traineddataは基本的なものということもあり、精度はそれ程高くないようです。 本格的に使っていくのであれば、カスタマイズして行く必要があるでしょう。 Tesseractのコンフィグファイルを調整する事でも、精度を上げられるようですが、今回は先に言語データを調整する事にします。 作るデータは、OCRの確認で利用した画像の中
Tesseract-OCRの日本語調教（1） - 日本語練習虫
HPで開発され、現在ではオープンソースとなっているOCRソフトウェア「Tesseract-OCR」の調教をしようと思って、Training Tesseract3のページを眺めている。 日本語文書のOCRに利用する「jpn.traineddata」を無理やりテキストエディタで開いてみると、上記育成法解説から予想される通り、ファイルの最初の方に「認識させたい文字一覧」がユニコードテキストとして読み取れる状態で含まれている。 ざっと眺めてみたところ、JIS X 0208（0213）の第一水準漢字のうち、次のものが含まれていない。 穐 袷 吋 蔚 嬰 盈 穎 謁 掩 鴛 鴬 禾 恢 劾 浬 蛎 鈎 劃 廓 鰍 椛 竃 侃 桓 澗 翰 諌 翫 誼 掬 黍 笈 禦 兇 彊 尭 粁 駈 虞 轡 粂 祁 荊 戟 倹 乎 鈷 梧 佼 肱 砿 壕 甑 忽 坤 艮 孜 鴫 悉 蔀 屡 蕊 勺 綬 蒐 輯 酋 藷
How to detect table region after the update in Tablefind.cpp? · Issue #825 · tesseract-ocr/tesseract
文字認識（その2） : リード開発メモ
7月22 文字認識（その2） カテゴリ:tesseract-ocr 今回はtesseracrt-ocr の認識率をあげるやめ、トレーニングを行ってみる。 前回はC++での開発に必要となるライブラリのみをダウンロードしたのだが、トレーニングを行うためにはツール類が必要となるため、セットアップからインストールし直すことにする。セットアップ tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe が、前回と同じく以下のページからダウンロードできる。 https://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list セットアップを実行すると、デフォルトでは「C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR」にインストールされる。インストール先は環境変数にも TESSDATA_PREFIX として登録される模様。このフォルダ
reCatnap: お知らせ：Tesseract-OCRの学習（識字率をあげる）
今まで使っていたMediaWikiが壊れました。 お探しの「 tesseract-ocrの学習（識字率をあげる） 」ですが、確約はできませんが似たような内容をラボにてまとめていきます。 ラボのTOPページへ戻る
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地方コミュニティからデータ分析の仕事を始めた話と Tesseract-OCR ver.4による文字認識・学習手法（PyCon mini SAPPORO登壇資料） - Speaker Deck
Docker
4.0 Docker Containers
GitHub - UW-xDD/table-extract: Locate and extract tables and figures in PDFs
[Feature Request] Table structure extraction at the API · Issue #1714 · tesseract-ocr/tesseract
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