C# Tesseract OCR库-学习字体

我使用的是这个OCR的.NET版本，可以在@

我有它的工作，但这是为了翻译车牌，可悲的是，引擎真的没有准确地翻译一些字母，例如，这里有一个图像，我扫描，以确定字符的问题

结果:

12345B7B9U ABCDEFGHIJKLMNUPIJRSTUVHXYZ

因此，以下字符的翻译不正确：

1，O，Q，W

这似乎并不太糟糕，但是在我的车牌上，结果并不太好：

=H4 ODM

=乳酸脱氢酶IFW

假测试

=NR4 y2k

正如你可能知道的，我尝试过降低噪音，增加对比度，去除非绝对黑色的像素，但没有真正的改善

显然，您可以“学习”引擎的新字体，但我认为我需要重新编译.NET库，而且这似乎是在我没有的Linux操作系统上执行的

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所以我一直在思考下一步要做什么，我已经编写了一个快速控制台应用程序，纯粹是为了测试，如果有人想尝试的话。如果有人有任何想法/图形操作/库的想法，我很感激听到他们。

< P>我最近通过TestNET2使用TestSerACT（TestNET2是由Rei My托马斯制作的TestSerACT 2的VS2008 C++包装器，如果我记得很好）。让我试着用我所掌握的关于该工具的一点知识来帮助您：

• 首先，正如我上面所说的，这个包装器只适用于Tesseract 2.0，而代码是3.00（代码不再托管在Source Forge上）。有固定的贡献者：我看到了3.01版左右的计划。因此，您不会从上一次的增强中受益，包括页面布局分析，当您的车牌不是100%水平时，这可能会有所帮助

• 我向雷米要了一个版本3的Tessnet2.NET包装器，他现在没有任何计划。所以就像我做的那样，你必须自己做

• 因此，如果您想获得最新版本的源代码，可以从存储库中下载它们（上介绍了所有内容），如果您有Visual Studio 2008，则可以编译它们，因为它们的源代码在

  VS2008

  子文件夹中包含VS2008解决方案。这个解决方案是由VS2008 C++项目组成的，所以为了在C语言中得到结果，你必须使用.NET P/Access，并使用该项目生成的<代码> TSEDLL<／代码>。同样，如果你需要这个，我有一些代码示例可能会让你感兴趣，但是你可能想继续使用C++，并做你自己的新WiFrand项目，例如，
• 当您完成编译（这方面应该没有什么大问题，但如果您遇到一些问题，请告诉我，我可能也遇到过：-）），您将在输出中获得几个二进制文件，这些二进制文件将允许您进行特定的培训！同样，也有。通过此培训，您可以：
  • 限制您的字符集，这将自动删除标点（“/-\”而不是“A”，例如）

  • 指出您在使用培训时将要考虑的歧义（“D”而不是“O”，如您所见，“B”而不是“8”等）

• 我还发现，如果将图像限制在字母所在的区域（即没有脸，周围没有风景），Tesseract效果会更好：在我的情况下，我只需要识别从网络摄像头拍摄的特定区域的卡片照片，因此我使用图像处理来限制区域。这当然很长，但我的照片来自许多不同的来源，所以我别无选择。如果你能得到的图像是限制到最低限度，那将是伟大的

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我希望这对我有任何帮助，不要犹豫，给我你的意见和问题

嗨，我用tesseract做了很多ocr，我也遇到了你的一些问题。如果你问起图像处理工具，我会推荐（也有windows端口，请看谷歌）这是一个很好的去扭曲、去旋转、去除边框和噪声等程序。非常适合在ocr'ing之前跑步

如果你的图片背景颜色（有些）可变，我推荐 我认为这是边缘检测和美白所有非前卫的东西

如果你有复杂的文本，那么可能是有用的。 语法是（在linux上）：“ocroscript rec tess”

我的设置是 1.文本清洁器 2.拆开纸张 3.奥克鲁

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通过这三个步骤，我几乎可以阅读任何东西。即使是在光线不均匀的情况下拍摄的非常模糊和嘈杂的图像，两列紧凑的文本也非常可读。好的，也许你需要的不是那么多的文字，但是步骤1）和2）可能对你有用。

我目前正在为-构建一个车牌识别引擎，我从tesseract获得了更好的结果，当我将车牌分割成单个字符，并构建一个垂直显示的新图像，周围有空白，如：

W

四,

O

O

M

我认为tesseract面临的一个大问题是，它试图用水平字母和数字拼成单词，而对于字母和数字混在一起的车牌，它将确定数字是字母，反之亦然。输入垂直间隔字符的图像可以将其视为单个字符而不是文本。

一个伟大的阅读

关于车牌的倾斜问题：

问题：当从手持式相机获取OCR输入时 或其他透视不固定的成像设备，如 在扫描仪中，文本行可能会偏离其原始行 方向[13]。根据我们的实验，喂养这样一个 旋转图像到我们的OCR引擎产生的效果非常差 结果。 建议的方法：需要一个倾斜检测过程 在调用识别引擎之前。如果检测到任何倾斜， 执行自动旋转程序以纠正倾斜 在进一步处理文本之前。在识别算法时 成为我们