1.python打造实时截识别OCR
2.我用Python在网上复制文字的几种实用方法
3.如何在windows上编译Tesseract OCR
4.tesseract能识别哪些语言

python打造实时截识别OCR

       Python打造实时截图识别OCR，是实现自动化文字识别的关键技术。本文将详细阐述实现这一功能的两种方法，以Snipaste工具辅助，同时结合pytesseract与百度API接口，提供从工具下载到OCR实现的涨停后连续下跌三天源码全程指导。

       ### 方法一：pytesseract

       #### 第一步：下载并安装Tesseract-OCR

       访问指定网址下载Tesseract-OCR，并将其安装在你的计算机上。

       #### 第二步：配置环境变量

       将Tesseract-OCR的路径添加到系统环境变量中，确保Python能够访问到Tesseract的执行文件。

       #### 第三步：确认Tesseract版本

       通过命令行输入`tesseract -v`来检查Tesseract的版本信息，确保安装正确。

       #### 第四步：修改pytesseract配置

       在Python的site-packages目录下，编辑pytesseract文件，以确保能够识别特定语言。

       #### 第五步：下载并安装字体

       下载与Tesseract版本相匹配的字体，并将其放置在指定目录下，以便OCR识别。

       #### 第六步：源码解析与测试

       解析源码，进行OCR识别测试，查看效果。ueditor 编辑源码html

       #### 评价

       优点：免费，操作简便，适合初学者。

       缺点：识别准确率有限，识别效果一般。

       ### 方法二：百度API接口

       #### 第一步：获取百度AI开放平台资源

       注册并登录百度智能云账号，创建应用获取AppID，API Key，Secret Key。

       #### 第二步：安装百度API

       通过pip安装百度API接口。平均间隙法 源码

       #### 第三步：源码解析与测试

       解析源码，设置参数，实时进行OCR识别测试。

       #### 评价

       优点：功能强大，识别效果显著。

       ### 小问题

       在尝试将功能封装为exe时，发现循环截图和实时识别的问题，该问题待解决后将实现完整的封装。

       总结，使用Python结合上述方法，网吧语音源码能够有效实现实时截图识别OCR，适用于自动化、文字处理等场景。尝试不同的方法和优化策略，可以提高识别准确性和效率。

我用Python在网上复制文字的几种实用方法

       在学习或者工作中，我们经常需要在网页上复制文字内容。然而，由于网页设计的复杂性和限制，这并非总是文华ema指标源码一件容易的事。尤其是在遇到包含二维码、VIP限制或复杂HTML标签的网页时，复制过程可能会变得相当棘手。幸运的是，我们可以利用Python的几种实用方法来解决这一问题。

       首先，我们可以尝试观察网页源代码，查看所需复制内容的位置。如果内容直接存在于HTML标签内，使用正则表达式可以帮助我们提取所需文本。例如，假设内容位于特定标签内，我们可以通过编写相应的正则表达式来匹配并移除HTML标签，从而获得干净的文本内容。

       假设网页源代码中存在以下内容，我们需要提取其中的文本部分：

       这是一段示例文本。

       通过使用Python的正则表达式库，如re模块，我们可以编写如下代码来提取文本：

       python

       import re

       html_content = '''

       这是一段示例文本。

       '''

       # 提取内容文本

       text = re.search(r'

       (.*?)

       ', html_content).group(1)

       print(text)

       通过运行上述代码，我们将得到完整的文本内容“这是一段示例文本。”

       然而，如果所需复制的内容不在源代码中，或者内容嵌套在复杂的HTML结构中，我们可能需要采取不同的策略。这时，可以考虑使用屏幕截图与OCR（光学字符识别）技术来解决问题。通过将需要复制的部分截取为，然后使用OCR工具识别中的文字，可以轻松提取所需内容。例如，我们可以使用Tesseract OCR库来处理文件，实现文字识别。

       假设我们想要提取以下中的文字：

       示例

       我们首先需要使用Python的图像处理库（如Pillow）来截取中的特定区域，然后使用Tesseract OCR进行文字识别：

       python

       from PIL import Image

       import pytesseract

       # 截取并保存为临时文件

       image = Image.open('image.png')

       crop_image = image.crop((x1, y1, x2, y2)) # (x1, y1)为左上角坐标，(x2, y2)为右下角坐标

       crop_image.save('crop.png')

       # 使用Tesseract进行OCR识别

       text = pytesseract.image_to_string('crop.png', lang='chi_sim')

       print(text)

       通过上述代码，我们可以从中提取文字内容。这种方法虽然需要额外的处理步骤，但对于特定场景下复制网页上的文字非常有效。

       总结，Python提供多种方法来解决在网页上复制文字的问题，包括直接从源代码中提取、使用正则表达式处理HTML标签、以及通过屏幕截图与OCR技术识别中的文字。这些方法不仅能够提高效率，还能帮助我们更灵活地应对不同类型的网页布局和限制。希望这些技巧能对您在学习和工作中遇到的挑战提供一些帮助！

如何在windows上编译Tesseract OCR

       ç¼–译Tesseract

       ä¸‹è½½

       Windows installer of tesseract-ocr 3..

       å®‰è£…

       å®‰è£…过程中勾选Tesseract development files：

       ç¼–译

       åœ¨å®‰è£…目录中找到vs到工程目录：

       æ‰¾åˆ°æ‰€æœ‰ç¼–译相关的库：

       æ‰“å¼€Visual Studio （没有的可以去官网下载express版本），导入工程编译。最后生成DEBUG和RELEASE两个版本的DLL：libtesseractd.dll ，libtesseract.dll

       åœ¨README中注意这段话：

       1

       2

       3

       4

       5

       6

       Dependencies and Licenses

       =========================

       Leptonica is required. (www.leptonica.com). Tesseract no longer compiles

       without Leptonica.

       Libtiff is no longer required as a direct dependency.

       Tesseract依赖Leptonica库，所以再看下Leptonica是怎么编译的。

       ç¼–译Leptonica

       Leptonica是C语言编写的一个图像处理库，支持JPEG, PNG, TIFF，GIF。

       ä¸‹è½½

       æºç ï¼šleptonica-1..tar.gz

       VS工程：vs-1..zip

       ç›¸å…³å¤´æ–‡ä»¶å’Œåº“：leptonica-1.-win-lib-include-dirs.zip

       ç¼–译

       æŠŠä¸‰ä¸ªåŒ…解压，并按照下面的结构组建编译环境：

       1

       2

       3

       4

       5

       6

       7

       BuildFolder\

        include\

        leptonica-1.\

        lib\

       BuildFolder\leptonica-1. contents:

       1

       2

       3

       4

       5

       6

       7

       8

       9

       config\ Not used for Windows builds

       prog\ Regression tests, examples, utilities

       src\ Source files for liblept

       vs\ Visual Studio specific files

        DLL Debug\ liblept DLL Debug build output

        DLL Release\ liblept DLL Release build output

        LIB Debug\ liblept LIB Debug build output

        LIB Release\ liblept LIB Release build output

        prog_projects\ Projects for prog programs

        ioformats_reg\ Sample project for prog\ioformats_reg.exe

        DLL Debug\ DLL Debug build output for sample project

        DLL Release\ DLL Release build output for sample project

        LIB Debug\ LIB Debug build output for sample project

        LIB Release\ LIB Release build output for sample project

        ioformats_reg.vcproj The ioformats_reg project file

        leptonica.sln The Leptonica solution file

        leptonica.vcproj The Leptonica project file

       æ‰“å¼€Visual Studio ，导入工程编译。最后生成DEBUG和RELEASE两个版本的DLL：libleptd.dll，liblept.dll

tesseract能识别哪些语言

       è¯†åˆ«å¤šç§å­—体、多种语言的字符，在实际应用中是很常见的问题。

       ç»è¿‡æµ‹è¯•ï¼ŒåŠæŸ¥çœ‹tesseract3.的源码，tesseract 3.版本是不支持多语言、多种字体OCR识别的。

       tesseract3.版本不支持新训练的数据，加入原有字符集，并不支持多个训练库的联合使用方式。

       å¦‚何利用tesseract进行多语言或多字体识别哪？

       ä¸€ç§æ–¹æ³•æ˜¯è‡ªå·±è®­ç»ƒå­—符集，将所有的字体、语言的训练数据放入一个训练数据文件内。这种方法需要庞大的训练样本数据，工作量大，而且舍弃原有的google的训练库，实在是太可惜了。

       å¦å¤–一种方法就是升级tesseract到3.版本。目前3.版本还没有release，需要自行下载源码，编译，生成。tesseract3.支持多个训练库联合使用的方式，这样就能支持多语言、多字体识别，并且tesseract3.版本的固有数据集应该增加了大量的样本，因为其体积比3.版本的数据文件大了很多。

       tesseract多语言识别的原理及算法在文章Adapting the Tesseract Open Source OCR Engine for Multilingual OCR有专门的介绍。这里记录下自己对这篇文章的理解。

       OCR字符识别的热点趋势：

       æ‹‰ä¸æ–‡-> 中文、日文、韩文 -> 阿拉伯文 -> 印度语

       è¿™å‡ ç§è¯­è¨€å­—符有各自的特征。

       æ±‰å­—、日文：有一些相同文字，但文字有上千种形状结构。

       éŸ©æ–‡ï¼šè‡ªå·±ç‰¹æœ‰çš„文字结构，而且数量更多。

       é˜¿æ‹‰ä¼¯æ–‡ï¼šå­—母都连起来书写，且字母处在不同的位置，其形状也不同。

       å°åº¦æ–‡ï¼šå°†å­—符连起来形成上千种形状，来表示不同的音节。其包含了阿拉伯文和韩文面临的问题。

       æ±‰å­—、韩文和印度文都有部首和词根的结构。相比韩文，汉字的词根在不同的字里，其形状也是不固定的，且常和其他部首连写。而印度文更复杂些。

       æ‹‰ä¸æ–‡å­—符识别在另外一篇文章中有介绍，这里写些思路与未提到的问题。

       1. 在连通区域分析后，找出blob，即单个字母块。

       2. 行检测。利用等间距检测与分割算法，包括识别词与字母的空白区别。

       3. 单个字符识别，并对初次识别效果不佳的字符进行分割与联想，对于多种可能，就应用词典的距离计算，选择出最好的可能性。

       4. 多次识别：识别效果好的字符作为训练样本，对其他不好的字符进行再次识别。（自适应分类器）

       é—®é¢˜ï¼š

       ä¸€èˆ¬ä¸€ä¸ªå­—母是单连通区域，但也有例外，一个字母有多个连通区域，或嵌套孔洞，如圆圈中有一个c或R的字符。

       --------------

       æ–‡ç« çš„排版：

       1. 横排、竖排、混合排列

       tesseract最初支持处理横排的情况，若处理各种排列，tesseract需要考虑更多的特征检测。

       æ®µè½ç¼©è¿›çš„检测； 字符间距检测（竖排字符的间距中值小于字符大小的均值）；文本行（列）检测

       å¦å¤–，对于竖排占多数的页面，可以旋转度，这样大部分文本可转换为横排，减少竖排区域误检率。

       æ··åˆæŽ’列在各种文字中都存在且常见，所以，tesseract要处理这些情况。

       2. 文本行、列检测

       è¡Œæ£€æµ‹ç®—法：

       æ¯è¡Œæ–‡æœ¬ä¸­çš„字符直接的间距比较小，一般比行间距小，且一般字符大小都差不多，除了个别特殊位置上的字符。利用这个特征，将邻近字符串起来，就形成了一条线。多条线形成后，就有了多条线平行的特征，多条平行线就形成了一个模块。

       ä¸åŒçš„平行线形成的排版，就能将整个页面分割开来。

       è¡Œæ£€æµ‹å®ŒæˆåŽï¼Œå°±èƒ½æ£€æµ‹è¡Œå†…的单个字符了。对于拉丁字符，空格是最小识别单位的特征，而一些语言的空格特征不明显，如中文字符，字、词之间空格没差别，词根之间也有空格，将一个连通区域作为一个独立的识别单位，这种识别方法缺少整体的识别能力，如字典等。一种解决方法是，先识别标点符号（punctuations），但对长句子，还是有局限性。

       è‹¥å­˜åœ¨å¤šç§è¯­è¨€æ··åˆç¼–排的情况，字符的大小特征可能不一样，如拉丁与汉字。这就需要不同的语言字符，应用不同的阈值进行过滤。

       3. 古斯拉夫语Cyrillic，类似俄语之类吧，小写字母x字符高度的估计

       æ‹‰ä¸å­—符检测的方法，不适用于这种语言。

       ä¿„语的检测需要应用其他的特征。这里对俄语不熟悉，就忽略不看了。

       4. 字、词的识别

       åŒ…括分割、搜索及形状分类

       å­—母语言的识别，与象形文字的识别，有很多不同。象形文字的词汇的边界不如字母文字清晰。

       å¯¹äºŽè±¡å½¢æ–‡å­—间的关联，tesseract应用最优优先搜索方法（best-first-search），在词典中寻找匹配的词汇，这个比字母词汇搜索需要更深的搜索层次。

       å½¢çŠ¶åˆ†ç±»

       çº¿å®½ã€çº¿é•¿éƒ½å¯ä»¥ä½œä¸ºå­—符的形状特征。对于一个字或字符，可以先粗略的分类，多选几个近似的分类,然后，再仔细的分类，从候选的类别选出可能的类别。

       6. 上下文关联后处理

       å­—典搜索