Tesseract OCR 的使用

清疚 2024-04-22 22:06 3阅读 0赞

#### 目录 ####

*  前言
 *  一、简介
 *  二、下载与安装
 *   *  2.1 下载
     *  2.2 安装
     *  2.3 配置环境变量
 *  三、基本使用
 *  四、Java 整合
 *   *  4.1 导入依赖
     *  4.2 添加语言库
     *  4.3 代码示例
 *  五、训练字库
 *   *  5.1 为什么要训练字库
     *  5.2 jTessBoxEditor

--------------------

## 前言 ##

如果想要通过代码的方式去识别图片中的文字，通常有以下几种方法：

*  第一种：使用开源的 OCR
 *  第二种：使用第三方 OCR（比如阿里、百度的 OCR）

本文章是对开源 `Tesseract OCR` 的一个简单介绍，以及 `Java` 如何整合 `Tesseract OCR`

--------------------

## 一、简介 ##

**什么是 OCR**

`OCR`，即 `Optical Character Recognition`，是光学字符识别的简称。它是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。简言之，`OCR` 技术可以将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工。

`OCR` 技术基于图像处理和模型识别技术，其应用场景非常广泛，包括文档数字化、数据提取、自动翻译、安全监控、智能客服等，还可以应用于医疗、金融、教育等领域。衡量一个 `OCR` 系统性能好坏的主要指标包括拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。

技术路线：

输入

图像预处理

文字检测

文本识别

输出

**Tesseract OCR**

官网：[https://tesseract.patagames.com/][https_tesseract.patagames.com]

![在这里插入图片描述][b37afe1d765b4201a7cd1c1f1d0680f8.png]

`Tesseract OCR` 是一款开源的文本识别（`OCR`）引擎。它主要用于识别图片中的文字，并将其转换为可编辑的文本。`Tesseract OCR` 是目前公认最优秀、最精确的开源 `OCR` 系统之一。

`Tesseract OCR` 支持多种语言，包括英文、中文、德文、法文等，并可以通过训练来扩展识别其他语言。它能够处理各种图像文件格式，如`JPEG`、`PNG`、`TIFF` 等。此外，`Tesseract OCR` 的准确性在同类产品中处于领先地位，对于印刷体文本的识别率高达 `95%` 以上。

`Tesseract OCR` 采用了一系列图像处理、特征提取和机器学习技术来实现文字识别的过程。它的主要功能是识别图像中的文字，并将其转换成机器可读的文本内容。它使用训练好的模型来识别字符，并通过上下文和语言模型来提高识别准确性。

值得一提的是，`Tesseract OCR` 提供了灵活的 `API` 接口，可以轻松集成到各种应用中。这款软件已经有 `30` 年的历史，最初是惠普实验室的一款专利软件，然后在`2005`年开源，自 `2006` 年后由 `Google` 赞助进行后续的开发和维护。

GitHub：[https://github.com/tesseract-ocr/tesseract][https_github.com_tesseract-ocr_tesseract]

![在这里插入图片描述][d721de63f59e4750a598b5e7b193ebab.png]

--------------------

## 二、下载与安装 ##

--------------------

### 2.1 下载 ###

下载页面：[https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Downloads.html][https_tesseract-ocr.github.io_tessdoc_Downloads.html]

![在这里插入图片描述][6252098d2872495a903e4e01d2cdb569.png]

在这里可以下载最新的二进制安装包

![在这里插入图片描述][1b3f0a87b1f945d28719e93ae5718de4.png]

如果想要下载旧版本可在该地址中下载：[https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/][https_digi.bib.uni-mannheim.de_tesseract]

![在这里插入图片描述][95c61087832343a09410a082221f3281.png]

--------------------

### 2.2 安装 ###

下载完成之后，双击进行安装

![在这里插入图片描述][8722bca667ac4354998dfaaba5eae2ae.png]

选择语言，点击 `OK`

![在这里插入图片描述][bbe7990253c74f9097316fe9634dec42.png_pic_center]

点击 `Next`

![在这里插入图片描述][11f35b02cd894a5e9b38a33a393f09b6.png_pic_center]

点击 `I Agree`

![在这里插入图片描述][7044b08f78dd4d80a13479d6e791548e.png_pic_center]

点击 `Next`

![在这里插入图片描述][b9026f845e9a4e90989f9c8fda49ce5c.png_pic_center]

这里有一个 `Additional language data (download)`添加语言库的选项，可以添加所需要识别的语言

![在这里插入图片描述][3d9dcb229fed4179a263d35b8cfe0808.png_pic_center]

比如你需要它识别中文和英文，则可以选择

*  Chinese (Simplified)：简体中文
 *  Chinese (Simplified Vertical)：简体中文（竖排）
 *  English：英文

再点击，`Next`

![在这里插入图片描述][20014618b6554ee393d5054faf449163.png_pic_center]

选择安装路径，再点击 `Next`

![在这里插入图片描述][0946a1416f7140c89cf139b9bb7e4884.png_pic_center]

点击 `Install` 开始安装

![在这里插入图片描述][24e91570e83747a7a9c70b7ce52e0599.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][da3105c781bc478094aa63164d318ab7.png_pic_center]

点击 `Next`

![在这里插入图片描述][3d50eaa25a24497b84a43b2a45aae08a.png_pic_center]

点击 `Finish` 安装结束

![在这里插入图片描述][59f19232596a4cb7802259964e523267.png_pic_center]

--------------------

### 2.3 配置环境变量 ###

安装完成之后需要修改一个环境变量

鼠标右键 `我的电脑（此电脑）` \- `属性` \- `高级系统设置` 再选择 `环境变量`

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5aSa5Yqg54K56L6j5Lmf5rKh5YWz57O7_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center]

找到 `Path`

![在这里插入图片描述][676a553b6fbd4b61a71a8ce1fa6a182e.png_pic_center]

将安装地址配置在末端，例如：`;D:\tesseract-cor`，记得加上 `;`

![在这里插入图片描述][bd4a4d95a3a34a7f91a005eee7db108e.png_pic_center]

再添加一个系统变量：

*  变量名：`TESSDATA_PREFIX`
 *  变量值：`安装地址\tessdata`

![在这里插入图片描述][0bcc1600f1db4fe590e382f9bd636e22.png_pic_center]

然后 `确认` 保存即可

配置好之后就可以 `win + R`，输入 `cmd` 调出命令命令窗口

输入：`tesseract.exe -v`，能看到对应的版本信息就表明环境变量配置成功了

![在这里插入图片描述][441d662741814083a683130a9e6d9f51.png]

通过 `tesseract.exe --list-langs` 命令可以查看 `tesseract` 所支持的语言包

![在这里插入图片描述][9b1d3ee64fe847f598c9ecadee2a4377.png]

--------------------

## 三、基本使用 ##

这里我准备了一张图片，用 `tesseract-ocr` 识别该图片中的文字

![在这里插入图片描述][87874e2ed5664a588b8f510d5df23cd9.png]

之前有配置过环境变量，通过命令的方式来读取图片中的文字

例如：`tesseract.exe D:\\picture\\1.png result -l chi_sim`

![在这里插入图片描述][4057d7036e6b47e0a88d71882dc22359.png]

![在这里插入图片描述][819a31f9e5c24089b497eaf9e6e05283.png]

--------------------

## 四、Java 整合 ##

--------------------

### 4.1 导入依赖 ###

`Tess4j` 是 `Tesseract OCR` 在 `Java` 上的应用，在英文和数字识别中性能还是不错的，但是在中午识别中，无论速度还是识别率还是较弱，建议有条件的话，针对场景进行训练，会获得较好的结果。

依赖下载：[https://mvnrepository.com/search?q=tess4j][https_mvnrepository.com_search_q_tess4j]

![在这里插入图片描述][9e4a69f50063440fb27326d2ea5f6998.png]  
![在这里插入图片描述][1527d599484946ddba574a585eaf29f2.png]

<dependency>
        <groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>
        <artifactId>tess4j</artifactId>
        <version>5.7.0</version>
    </dependency>

--------------------

### 4.2 添加语言库 ###

下载语言库：[https://github.com/tesseract-ocr/tessdata][https_github.com_tesseract-ocr_tessdata]

![在这里插入图片描述][6fdd3500d36d4c81815c15d92534ea72.png]

或者去 `Gitee` 中下载：[https://gitee.com/superaskar/tessdata][https_gitee.com_superaskar_tessdata]

![在这里插入图片描述][86d7292179694e3db2c861985abd8aa4.png]

*  中文语言库：`chi_sim.traineddata`
 *  英文语言库：`eng.traineddata`

目前我将该语言库存放在 `D:\tessdata` 文件夹下

![在这里插入图片描述][6493206e41d74a19ac2d91adcb3fcf29.png]

--------------------

### 4.3 代码示例 ###

比如我在 `D:\picture` 文件夹下放了一张图片 `1.png`

![在这里插入图片描述][87874e2ed5664a588b8f510d5df23cd9.png]  
![在这里插入图片描述][f806e33e55194a00ac85a94d566f4c39.png]

代码示例：

import net.sourceforge.tess4j.Tesseract;
    import net.sourceforge.tess4j.TesseractException;
    import java.io.File;
    
    public class Demo {
        
        public static void main(String[] args) {
        
    
            // 图片地址
            String imgPath = "D:\\picture\\1.png";
            File imgFile = new File(imgPath);
    
            // 语言库位置
            String languageDataPath = "D:\\tessdata";
            Tesseract tesseract = new Tesseract();
            // 设置训练库位置
            tesseract.setDatapath(languageDataPath);
            // 中文：chi_sim
            // 英文：eng
            // 中英文：chi_sim+eng
            tesseract.setLanguage("chi_sim");
            String result = null;
            try {
        
                result = tesseract.doOCR(imgFile);
            } catch (TesseractException e) {
        
                e.printStackTrace();
            }
    
            System.out.println(result);
        }
    }

输出结果：

![在这里插入图片描述][e709b3191ec342c5bbf13890c84fb8a9.png]

可以看到是有成功识别出图片上的文字的

--------------------

## 五、训练字库 ##

--------------------

### 5.1 为什么要训练字库 ###

虽然在上述案例中是有正确的识别出图片中的文字，这主要得益于被识别图片清晰且容易被识别，在很多情况下其实是无法满足提取图片中的文字这项要求的，比如这张图片：

![在这里插入图片描述][8649d92ed526485e8224ef3bb93f26d0.png_pic_center]

最后输出的结果为：

![在这里插入图片描述][4572c481cace45a0b2f8b2d9fe75c37b.png]

就会发现正确率下降了很多

或者说我这里有几张验证码

![在这里插入图片描述][8b422b1d91294a56b0e3cda8619a9125.png]

识别也是有问题的

面对一些比较复杂的图片，可以看到识别的正确率不是很高，因此需要针对特定情况用自己的样本进行训练，提高识别率，通过训练，也可以形成自己的语言库。

--------------------

### 5.2 jTessBoxEditor ###

`jTessBoxEditor` 是一个光学字符识别（`OCR`）程序，主要用于编辑 `Tesseract OCR` 引擎生成的盒子文件。盒子文件包含单词或字符在图像中的位置和大小信息，这些信息有助于 `OCR` 引擎正确识别图像中的文本。

`jTessBoxEditor` 基于 `Java` 开发，支持跨平台使用，能够在 `Windows、Linux` 和 `Mac OS` 等操作系统上运行。它提供了一个用户友好的界面，允许用户手动创建和修改 `Tesseract` 训练数据中的字符框和标签。使用 `jTessBoxEditor`，用户可以通过鼠标在图像上拖动来创建字符框，并可以通过单击字符框并拖动其边缘来调整其大小和位置。此外，用户还可以选中字符框后，使用文本框添加或编辑字符框的标签，这些标签通常是字符或字符序列，用于训练 `Tesseract` 识别这些字符。

除了基本的编辑功能，如复制、粘贴、删除、查找和替换等，`jTessBoxEditor` 还提供了一些高级功能，如自动排版、自动校对和文字统计等，这些功能可以大大提高编辑效率并提升文档质量。

总的来说，`jTessBoxEditor` 是一个功能强大且易于使用的工具，对于需要进行 `OCR` 处理或 `Tesseract` 训练数据编辑的用户来说，是一个很好的选择。

**下载与安装**

下载地址：[https://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/][https_sourceforge.net_projects_vietocr_files_jTessBoxEditor]

![在这里插入图片描述][cbffac7349bc4312834ec921b0941ff4.png]

注意：`jTessBoxEditor` 有两个版本，带 `FX` 的版本才支持中文符编辑，因此下载带 `FX` 版本的

这里我下载的是：`jTessBoxEditorFX-2.5.0.zip`

![在这里插入图片描述][34310ed4d8324b88a8194126f22c6d80.png]

在官网上下载会比较慢，可以直接从我的网盘上下载

`-----------------------------百度网盘----------------------------------`  
链接：[百度网盘][Link 1]  
提取码：k7kg  
`----------------------------------------------------------------------`

下载完成之后直接解压即可：

![在这里插入图片描述][d8ce2f630049474f9768518d97c3e3a1.png]

**启动程序**

可以看到这里有个 `jTessBoxEditorFX.jar`，所以如果想要运行该程序，需要先配置 [java 环境][java]

既然是一个 `jar` 包，就可以直接用 `java -jar` 去启动

java -jar jTessBoxEditorFX.jar

![在这里插入图片描述][00dabac0ee644292a17c7c9b9b3dbf67.png]

**训练字库**

以上述几张验证码为例，通过这些验证码形成自己的语言库

首先需要先整合图片，点击 `Tools`

![在这里插入图片描述][bff4d24eb112445388a5ce18d517ed49.png]

选择 `Merge TIFF...`

![在这里插入图片描述][752e2d9331f24f8681a35f74e6f0e0c2.png]

默认情况下是查询 `TIFF` 格式的图片，如果训练的图片不是 `TIFF` 格式的，则选择 `All Image Files ...` 这个选项，就能看到所有的图片了

![在这里插入图片描述][848beec6835b42fe895a7f9553652103.png]

选择需要整合的图片，点击 `打开`

![在这里插入图片描述][8263f69eeb6745318e9ee1dd44249a0f.png]

指定整合后图片的地址和名称后，点击 `保存`

![在这里插入图片描述][77b6a32a47cd469bb37bc586d8cc53dd.png]

![在这里插入图片描述][2f6177f4b5ab43df8f69adc67cdb606d.png_pic_center]

在对应的文件夹下就会出现一个 `tif` 格式的图片文件

![在这里插入图片描述][ebcef22425414665a5d419d9e6020068.png]

接着在 `Trainer` 中配置以下内容

![在这里插入图片描述][446abfb5aafe4cc494a3ae0c63c5307d.png]

点击 `Run`

![在这里插入图片描述][a38ca5b7e8774c9aae91b4fd682a2359.png]

就会生成一个 `.box` 文件

![在这里插入图片描述][c8fdd75855e24750b25bb1a66a02adea.png]

在 `Box Editor` 中 `Open` 该 `.tif` 文件

![在这里插入图片描述][747fa2a42b8f45ddb9f0ac8b71bc8688.png]

校验图片中每个字符是否正确，如果不正确则进行调整

![在这里插入图片描述][ba4792ec184b4789be9d6019e90847a9.png]

调整完成后点击 `Save` 进行保存

![在这里插入图片描述][284ddf2bc91245a1966212530c77ba51.png]  
保存之后的结果会同步到 `Box Data` 中

![在这里插入图片描述][72cec1a5848c4ff5aeb29983c639a7a3.png]

在底部可以进行图片的切换

![在这里插入图片描述][9a094a9f7858466b9f4ee3e00b5fadcf.png]

全部调整完之后就可以生成训练库

回到 `Trainer` 中，选择 `Train with Existing Box`，再点击 `Run`

![在这里插入图片描述][4f053363cae843a2a391a901ee1ef82b.png]

在指定的位置下就会生成训练库，训练的图片越多，识别文字的准确性就越高

![在这里插入图片描述][1a9053ddd40f42fbb58b8dd493289462.png]

--------------------

参考文章：

Win11平台下OCR开源项目实践之Tesseract OCR：[https://blog.csdn.net/hao\_alien/article/details/134785971][https_blog.csdn.net_hao_alien_article_details_134785971]

Windows下Tesseract4.0识别与中文手写字体训练：[https://blog.csdn.net/tly599167/article/details/116042755][https_blog.csdn.net_tly599167_article_details_116042755]

Tesseract4.0训练字库 OCR 提高识别率必备(超详情)：[https://www.cnblogs.com/wpcnblog/p/12850590.html][https_www.cnblogs.com_wpcnblog_p_12850590.html]

使用jTessBoxEditorFX-2.2.0制作自己的字库：[https://blog.csdn.net/qq\_37781464/article/details/90292350][https_blog.csdn.net_qq_37781464_article_details_90292350]

9款文字识别（OCR）工具推荐！涵盖移动端、网页端、PC端，满足您的所有需求！：[https://zhuanlan.zhihu.com/p/663176898][https_zhuanlan.zhihu.com_p_663176898]

[https_tesseract.patagames.com]: https://tesseract.patagames.com/
[b37afe1d765b4201a7cd1c1f1d0680f8.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/1bd798882b5740f287c4d8f767a5f390.png
[https_github.com_tesseract-ocr_tesseract]: https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
[d721de63f59e4750a598b5e7b193ebab.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/ea4d389ebc2e4446bb6d1f4ef1201126.png
[https_tesseract-ocr.github.io_tessdoc_Downloads.html]: https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Downloads.html
[6252098d2872495a903e4e01d2cdb569.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/fb4b90b7a7ad44cbb86437c780355146.png
[1b3f0a87b1f945d28719e93ae5718de4.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/57f863502021441fbee089e44d858b5c.png
[https_digi.bib.uni-mannheim.de_tesseract]: https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
[95c61087832343a09410a082221f3281.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/ff5c8819cf454f3cb14a1ea27141ab9f.png
[8722bca667ac4354998dfaaba5eae2ae.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/9737c80dcca642be8cbb0ce0e9465d9d.png
[bbe7990253c74f9097316fe9634dec42.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/98b58ac804ac4fde84e4ebec22002eb9.png
[11f35b02cd894a5e9b38a33a393f09b6.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/cdb7cf835489466d8e81f1ebc5777da7.png
[7044b08f78dd4d80a13479d6e791548e.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/e415e00c80b74e92aafa3e6d058e140d.png
[b9026f845e9a4e90989f9c8fda49ce5c.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/c256274129e84b51b6f6ea7a3a27fb08.png
[3d9dcb229fed4179a263d35b8cfe0808.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/194a3bcd23574a108fc6bd8475de0011.png
[20014618b6554ee393d5054faf449163.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/824c8411476946f2ae39aa1e55cb2e9f.png
[0946a1416f7140c89cf139b9bb7e4884.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/7783c7fb6a274593b49b7bdba2564b6c.png
[24e91570e83747a7a9c70b7ce52e0599.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/3289997234574796a449b7dad6f0108b.png
[da3105c781bc478094aa63164d318ab7.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/93aef7274d6944cdb7fff6eeb3e69ad5.png
[3d50eaa25a24497b84a43b2a45aae08a.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/6cfaca5334cd4e7d8725bc0f6029ade8.png
[59f19232596a4cb7802259964e523267.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/2bfb2eee025b43e29495ef992737cbdc.png
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5aSa5Yqg54K56L6j5Lmf5rKh5YWz57O7_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/9d514c03337d410d8a95bdbab3ac68b5.png
[676a553b6fbd4b61a71a8ce1fa6a182e.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/e6d8b36223b842b68363074e4b7a8822.png
[bd4a4d95a3a34a7f91a005eee7db108e.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/649b5062a06243709e050e579fd6d2e9.png
[0bcc1600f1db4fe590e382f9bd636e22.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/61a8c7d838a8460398d822629c8967f8.png
[441d662741814083a683130a9e6d9f51.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/4e85608dd00d45439045e5db4a7bec33.png
[9b1d3ee64fe847f598c9ecadee2a4377.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/be82d548efc743a98f75d6d2db9c949d.png
[87874e2ed5664a588b8f510d5df23cd9.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/f57d1c4c2bb84cb8abaed5528ded93a4.png
[4057d7036e6b47e0a88d71882dc22359.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/ee2219a4f6e64cfabfb7e9f7822ef92e.png
[819a31f9e5c24089b497eaf9e6e05283.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/19ab96037fee486b8dd796e2c42c74de.png
[https_mvnrepository.com_search_q_tess4j]: https://mvnrepository.com/search?q=tess4j
[9e4a69f50063440fb27326d2ea5f6998.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/d656c9790e8d40dabb203f058340aca6.png
[1527d599484946ddba574a585eaf29f2.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/c92e5a70285b42e1a13de5a6e3d60a0d.png
[https_github.com_tesseract-ocr_tessdata]: https://github.com/tesseract-ocr/tessdata
[6fdd3500d36d4c81815c15d92534ea72.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/981c0a46b7194a0d86337b95597c7370.png
[https_gitee.com_superaskar_tessdata]: https://gitee.com/superaskar/tessdata
[86d7292179694e3db2c861985abd8aa4.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/2a4fa980118641b987a7086ca56dbdb0.png
[6493206e41d74a19ac2d91adcb3fcf29.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/60c8250343f4425f8fd429ffb5997813.png
[f806e33e55194a00ac85a94d566f4c39.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/fba68ebccdd646b5a0f75e2380282d1a.png
[e709b3191ec342c5bbf13890c84fb8a9.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/b76e5c0e8f2048339d50385faf8e6009.png
[8649d92ed526485e8224ef3bb93f26d0.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/6ab9a6af959843baab6c3d1729ee32f4.png
[4572c481cace45a0b2f8b2d9fe75c37b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/8aea59bc0bde4473964e9dea76b996b9.png
[8b422b1d91294a56b0e3cda8619a9125.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/1fe3dd009c564698804b80c4cbcc8a4f.png
[https_sourceforge.net_projects_vietocr_files_jTessBoxEditor]: https://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/
[cbffac7349bc4312834ec921b0941ff4.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/caba7dd811124dfca767f0039ded9f72.png
[34310ed4d8324b88a8194126f22c6d80.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/59fffa4e4dc640058a19102b32ab38bc.png
[Link 1]: https://pan.baidu.com/s/1UxGUwMk4KI-KD6R9ZfKucQ?pwd=k7kg
[d8ce2f630049474f9768518d97c3e3a1.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/7d37af5e1b0a4fcfa3bce2683c91fb24.png
[java]: https://blog.csdn.net/xhmico/article/details/122390181
[00dabac0ee644292a17c7c9b9b3dbf67.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/ebc999904ee3478488a9641e6e12d5ca.png
[bff4d24eb112445388a5ce18d517ed49.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/219510753e4a4022b69b226a412a155f.png
[752e2d9331f24f8681a35f74e6f0e0c2.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/01eb589f9dc74de5b681448b29ee68f2.png
[848beec6835b42fe895a7f9553652103.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/6f357c608337458994c10a319c66ab43.png
[8263f69eeb6745318e9ee1dd44249a0f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/91ab49cff24748d7b76321d26548d6d1.png
[77b6a32a47cd469bb37bc586d8cc53dd.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/35343fd1ea5f437cadf5e81f51dc70eb.png
[2f6177f4b5ab43df8f69adc67cdb606d.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/93756690d0dd47ebaa89ecce49282913.png
[ebcef22425414665a5d419d9e6020068.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/dea460c91159438eb7237e313b308568.png
[446abfb5aafe4cc494a3ae0c63c5307d.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/f407ccdee35d456daed29831a0b56ab4.png
[a38ca5b7e8774c9aae91b4fd682a2359.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/46cc07d0816747068557a3e8dfc4e9b4.png
[c8fdd75855e24750b25bb1a66a02adea.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/974ff2983d894ec2b21dd0df2fa991e1.png
[747fa2a42b8f45ddb9f0ac8b71bc8688.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/42188be596bf43308b729a8177373f43.png
[ba4792ec184b4789be9d6019e90847a9.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/7d5885f907cd4a0b96d7e31338696b06.png
[284ddf2bc91245a1966212530c77ba51.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/f7b0299ab80e4746855aa5cb99b5bad9.png
[72cec1a5848c4ff5aeb29983c639a7a3.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/54eeddf9becb4b28bd1d2c78075ec71c.png
[9a094a9f7858466b9f4ee3e00b5fadcf.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/3d44bc678c8b4b40a5c7a966fa1e2337.png
[4f053363cae843a2a391a901ee1ef82b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/d8b7df08f28347bf99052d23b71014d4.png
[1a9053ddd40f42fbb58b8dd493289462.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/22/763168b5fd3d4a4db00879ac66f2f82a.png
[https_blog.csdn.net_hao_alien_article_details_134785971]: https://blog.csdn.net/hao_alien/article/details/134785971
[https_blog.csdn.net_tly599167_article_details_116042755]: https://blog.csdn.net/tly599167/article/details/116042755
[https_www.cnblogs.com_wpcnblog_p_12850590.html]: https://www.cnblogs.com/wpcnblog/p/12850590.html
[https_blog.csdn.net_qq_37781464_article_details_90292350]: https://blog.csdn.net/qq_37781464/article/details/90292350
[https_zhuanlan.zhihu.com_p_663176898]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/663176898