百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术文章 > 正文

跨平台Windows和Linux(银河麒麟)操作系统OCR识别应用

itomcoil 2025-05-14 14:10 1 浏览

1 运行效果

在银河麒麟桌面操作系统V10(SP1)上运行OCR识别效果如下图:

2 在Linux上安装Tesseract OCR引擎

2.1 下载tesseract-ocr和leptonica

https://codeload.github.com/tesseract-ocr/tesseract/tar.gz/5.2.0

http://www.leptonica.org/source/leptonica-1.82.0.tar.gz

以上是在浏览器上下载

用linux的wget方式下载

wget https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/archive/5.2.0.tar.gz
wget http://www.leptonica.org/source/leptonica-1.82.0.tar.gz

注意版本号:使用的是tesseract.5.2.0 和 leptonica-1.82.0

下载好之后,上传到linux服务器上的新目录中,比如:/home/wxzz

2.2 安装

依次执行以下命令

cd /home/wxzz
tar -xvf leptonica-1.82.0.tar.gz
cd leptonica-1.82.0
./configure
make
make install
apt install automake
apt install libtool
tar -xvf tesseract-5.2.0.tar.gz
cd tesseract-5.2.0
./autogen.sh
./configure
make
make install
sudo ldconfig

2.3 配置环境变量

/*打开文件*/
vim /etc/profile

/*在文件末尾添加*/
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib
export LIBLEPT_HEADERSDIR=/usr/local/include
export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig
export TESSDATA_PREFIX=/usr/local/share/tessdata

/*立即生效*/
source /etc/profile

2.4 下载语言包

//中文简体
https://raw.githubusercontent.com/tesseract-ocr/tessdata/4.00/chi_sim.traineddata
//英文
https://raw.githubusercontent.com/tesseract-ocr/tessdata/4.00/eng.traineddata

目前最新版本是 4.00,将下载好的语言包上传到linux服务器指定目录中:/usr/local/share/tessdata

2.5 测试是否安装成功

tesseract --version

如果安装成功,如下图:


2.6 测试读取图片内容

tesseract ocr.png output -l chi_sim

可能会报错提示,看一下实际有没有文件输出。参数说明:

ocr.png : 是要识别的图片文件

output : 是识别后的文本(output.txt)

chi_sim : 用到的语言包

3 部署项目

3.1 添加引用

新建一个NET6的项目工程,在nuget 里面 查找tesseract,添加到项目中,版本是5.2.0,如下图:


3.2 读取图片文字

C#实现的代码如:

using Tesseract;

namespace LinuxOCR

{

internal class Program

{

static string testImagePath = "ocr.png";

static void Main(string[] args)

{

string textResult = String.Empty;

using (var engine = new TesseractEngine("tessdata", "eng", EngineMode.Default))

{

using (var img = Pix.LoadFromFile(testImagePath))

{

using (var page = engine.Process(img))

{

textResult= page.GetText();

}

}

}

Console.WriteLine("识别结果:"+textResult);

Console.ReadLine();

}

}

}

项目工程目录结构,如下图:

注意:在bin\Debug\net6.0目录下有一个tessdata目录,其中的文件,来源于第2.4步骤的下载。

3.3 补齐linux上需要的文件

项目部署到linux上后,还需要在x64目录中增加两个文件:libleptonica-1.82.0.so和libtesseract50.so,把这两个文件需要从linux服务器上的文件路径复制到自己的工程中:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libleptonica.so 和 /usr/local/lib/libtesseract.so,并且把文件名分别改为:libleptonica-1.82.0.so和libtesseract50.so。发布后的x64目录中,然后改名如下图:


4.运行

工程发布到publish目录后,在麒麟操作上运行dotnet LinuxOCR.dll,效果如下图:

相关推荐

tesseract-ocr 实现图片识别功能

最近因为项目需要,接触了一下关于图像识别的相关内容,例如Tesseract。具体如何安装、设置在此不再赘述。根据项目要求,我们需要从省平台获取实时雨水情况数据,原以为获取这样的公开数据比较简单,上去一...

跨平台Windows和Linux(银河麒麟)操作系统OCR识别应用

1运行效果在银河麒麟桌面操作系统V10(SP1)上运行OCR识别效果如下图:2在Linux上安装TesseractOCR引擎2.1下载tesseract-ocr和leptonicahttps:...

JAVA程序员自救之路——SpringAI文档解析tika

ApacheTika起源于2007年3月,最初是ApacheLucene项目的子项目,于2010年5月成为Apache组织的顶级项目。它利用现有的解析类库,能够侦测和提取多种不同格式文档中的元数据...

Python印刷体文字识别教程

在Python中实现印刷体文字识别(OCR),通常使用TesseractOCR引擎结合Python库。以下是详细步骤和示例:1.安装依赖库bashpipinstallpytesseractp...

图片转文字--四种OCR工具的安装和使用

本文仅测试简单的安装和使用,下一步应该是测试不同数据集下的检测准确率和检测效率,敬请期待。作者的系统环境是:笔记本:ThindPadP520OS:win11显卡:QuadroP520一、EasyO...

mac 安装tesseract、pytesseract以及简单使用

一.tesseract-OCR的介绍1.tesseract-OCR是一个开源的OCR引擎,能识别100多种语言,专门用于对图片文字进行识别,并获取文本。但是它的缺点是对手写的识别能力比较差。2.用te...

【Python深度学习系列】Win10下CUDA+cuDNN+Tensorflow安装与配置

这是我的第292篇原创文章。一、前置知识安装GPU版本的pytorch和tensorflow之前需要理清楚这几个关系:显卡(电脑进行数模信号转换的设备,有的电脑可能是双显卡,一个是inter的集成显卡...

手把手教你本地部署AI绘图Stable Diffusion!成功率100%!

导语:无需每月付费订阅,无需高性能服务器!只需一台普通电脑,即可免费部署爆火的AI绘图工具StableDiffusion。本文提供“极速安装包”和“手动配置”双方案,从环境搭建到模型调试,手把手教你...

本地AI Agent Hello World(Python版): Ollama + LangChain 快速上手指南

概要本文将用最简洁的Python示例(后续还会推出Java版本),带你逐步完成本地大模型Agent的“HelloWorld”:1、介绍核心工具组件:Ollama、LangChain和...

python解释器管理工具pyenv使用说明

简介pyenv可以对python解释器进行管理,可以安装不同版本的python,管理,切换不同版本很方便,配置安装上比anaconda方便。pyenv主要用来对Python解释器进行管理,可以...

Deepseek实战:企业别只会用Ollama,也可以用SGLang

SGLang:企业级的“性能之王”优点吞吐量碾压级优势通过零开销批处理调度器、缓存感知负载均衡器等核心技术,SGLang的吞吐量提升显著。例如,在处理共享前缀的批量请求时,其吞吐量可达158,59...

用LLaMA-Factory对Deepseek大模型进行微调-安装篇

前面的文章已经把知识库搭建好了,还通过代码的形式做完了RAG的实验。接下来呢,咱们要通过实际操作来完成Deepseek的另一种优化办法——微调。一、环境因为我这台电脑性能不太好,所以就在Au...

碎片时间学Python-03包管理器

一、pip(Python官方包管理器)1.基础命令操作命令安装包pipinstallpackage安装特定版本pipinstallnumpy==1.24.0升级包pipinstall-...

ubuntu22/24中利用国内源部署大模型(如何快速安装必备软件)

本地AI部署的基础环境,一般会用到docker,dockercompose,python环境,如果直接从官网下载,速度比较慢。特意记录一下ubuntu使用国内源快速来搭建基础平台。一,docke...

还不会deepseek部署到本地?这篇教程手把手教会你

一、为什么要把DeepSeek部署到本地?新手必看的前置知识近期很多读者在后台询问AI工具本地部署的问题,今天以国产优质模型DeepSeek为例,手把手教你实现本地化部署。本地部署有三大优势:数据隐私...