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tesseract-ocr-setup-3.01(附带中文简体库chi_sim.traineddata.gz) 评分:

Tesseract:开源的OCR识别引擎,初期Tesseract引擎由HP实验室研发,后来贡献给了开源软件业,后经由Google进行改进。

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2015-11-26 上传 大小:22.56MB
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wangking001 测试可以用 谢谢分享
2018-05-10
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q3692547 学习了,不知道有没有用!Mark
2018-03-27
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hxd1989 学习了,不知道有没有用!Mark
2018-02-03
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snail_lb_net 这个不错,虽然没有用上
2017-08-22
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woaiyichuan 研究了2天这东西,还不错,识别率还可以,需要jTessBoxEditor训练后更准
2016-08-30
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tesseract-ocr-setup-3.01-1 及中文字库.

tesseract-ocr-setup-3.01-1 及中文字库.

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chi_sim.traineddata 来自最新的github 40多M,识别率比17M的强大

chi_sim.traineddata 从github仓库下的, https://github.com/tesseract-ocr/tessdata_fast,可以自己上去下,不过它需要才能单独下,不然你就慢慢把整个仓库下下来。大小40多M,识别率比17M的强大

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chi_sim.traineddata加OCR安装包

之前想下感觉50太贵 找到了最新资源挂了出来 大家可以下载 有问题留言联系我

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最新的tesseract ocr 中文字体 chi_sim.traineddata

最新的tesseract ocr 4.0 中文字体 chi_sim.traineddata

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tesseract简体中文语言包chi_sim.traineddata

tesseract简体中文识别包chi_sim.traineddata文件,不用提醒说要把文件放到...\Tesseract-OCR\tessdata\文件下吧? 聪明的你可以在这里免费下到tesseract所有的语言包:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/find/master

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chi_sim.traineddata最新版

chi_sim.traineddata tesseract-oc项目的tessdata中文数据集 非常好用哦!

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tesseract-ocr-setup-3.01-1.exe

java文字识别程序的关键是寻找一个可以调用的OCR引擎。tesseract-ocr就是一个这样的OCR引擎,在1985年到1995年由HP实验室开发,现在在Google。tesseract-ocr 3.0发布,支持中文。

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Tesseract-OCR 中文 chi_sim.traineddata

Tesseract-OCR,简体中文,其实效果还凑合,没那么不堪。不喜勿喷

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中文识别经过训练的Tesseract的chi_sim.traineddata中文包

关于中文的识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR,此为中文识别经过训练的Tesseract的chi_sim.traineddata中文包

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Tesseract中文语言包(chi_sim.traineddata)

Tesseract中文语言包 (chi_sim.traineddata) 识别很准确

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chi_sim.traineddata.gz

tesseract 简体 中文 语言库 用于识别简体中文文字

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Tesseract中文数据库chi_sim.traineddata

将下载好的中文数据库chi_sim.traineddata复制到Tesseract-OCR默认安装目录的C:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata

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Tesseract最新版语言包chi_sim.traineddata(4.0.0)

解压后50.2M,资源获取来自Tesseract官方GitHub,免csdn积分官方获取各版本语言包请看我的博客:https://blog.csdn.net/qq_38161040/article/details/90727456

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tesseract ocr 4 中文字体包 chi_sim.traineddata,50.2M 最新版绝对好用

tesseract ocr 4.0 中文字体 chi_sim.traineddata 最新版 绝对好用啊

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eng.traineddata.gz

tesseract引擎语言包,用于ocr技术

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谷歌官方Tesseract中文语言包 (chi_sim.traineddata)

最新谷歌官方Tesseract中文语言包 (chi_sim.traineddata)

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