tesseract下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/

 

https://blog.csdn.net/u010454030/article/details/80515501

 

http://www.freeocr.net/

 

OpenCV OCR and text recognition with Tesseract

 

 方案2：EasyOCR

安装了最新的驱动

tesseract cuda pytorch安装 提升Tesseract-OCR输出的质量

 

当前显卡驱动 

 tesseract cuda pytorch安装 提升Tesseract-OCR输出的质量

 

 



https://github.com/JaidedAI/EasyOCR

1. https://pytorch.org/ 安装，可能需要FQ

 老版本需要在这里安装
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

  我装了几个都报错。我先装个 不用gpu的，我装了1.5版本，装1.6版本会报错，网上说降级装低版本。

下面这个成功的

pip install torch==1.5.0+cpu torchvision==0.6.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html


 用cuda 10.0,安装这个也成功.


pip install torch==1.2.0 torchvision==0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html
https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl


试下安装这个可行否


pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html


 




 


页面细分模式：


0仅方向和脚本检测（OSD）。


1使用OSD自动进行页面分割。


2自动页面分割，但没有OSD或OCR。


3全自动页面分割，但没有OSD。 （默认）


4假设一列可变大小的文本。


5假定单个统一的垂直对齐文本块。


6假设一个统一的文本块。


7将图像视为单个文本行。


8将图像视为一个单词。


9将图像视为一个圆圈中的单个单词。


10将图像视为一个字符。


11稀疏文本。 以特定顺序查找尽可能多的文本。


12带有OSD的稀疏文本。


13原始行。 将图像视为单个文本行，


绕开特定于Tesseract的骇客。


这是带有多个参数的image_to_string的示例用法。


提升Tesseract-OCR输出的质量