源代码
https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
官方网址
tesseract-ocr.github.io/
Tesseract 是一个开源的光学字符识别（OCR）引擎，它能够从图像文件中识别和提取文字。Tesseract 由 Ray Smith 在 1985 到 1995 年间在惠普公司（Hewlett-Packard）的布里斯托尔实验室开发。在 2005 年，Tesseract 被惠普开源，并且自 2006 年以来，它一直在由 Google 进行维护和开发。
Tesseract 的主要特点包括：
1. 多语言支持：Tesseract 支持多种语言，包括但不限于英语、中文、西班牙语、法语、德语等。它通过使用预训练的语言模型来提高识别的准确性。
2. 平台兼容性：Tesseract 可以在多种操作系统上运行，包括 Windows、Linux、Mac OS X 等。
3. 命令行工具：Tesseract 主要作为一个命令行工具提供，用户可以通过命令行接口与它交互，执行 OCR 任务。
4. 易于集成：Tesseract 可以很容易地集成到其他应用程序中，它提供了多种编程语言的接口，如 C/C++、Python、Java 等。
5. 开源和免费：Tesseract 是完全开源的，并且可以免费使用。它的源代码托管在 GitHub 上，任何人都可以贡献代码或者修改代码来适应自己的需求。
6. 社区支持：Tesseract 拥有一个活跃的社区，用户和开发者可以分享经验、解决问题和改进引擎。
7. 培训和自定义：Tesseract 允许用户对自己的数据集进行训练，以创建定制的语言模型和字符识别规则。
8. 输出格式：Tesseract 支持多种输出格式，包括纯文本、HTML、PDF、TSV 等，这使得它可以根据不同的需求进行灵活的使用。
Tesseract 的最新版本是 4.x，它引入了一些新的功能和改进，包括一个基于神经网络（LSTM）的 OCR 引擎，这个新引擎专注于线条识别，并且提供了更好的字符识别性能。Tesseract 4 也与之前的版本兼容，支持旧的 OCR 引擎模式 (–oem0) 和相关的 traineddata 文件。
总的来说，Tesseract 是一个功能强大、灵活且不断进化的 OCR 引擎，它在学术、商业和开源社区中都有广泛的应用。
Tesseract 4 添加了一个新的基于神经网络 (LSTM) 的OCR 引擎，该引擎专注于线条识别，但仍然支持 Tesseract 3 的旧版 Tesseract OCR 引擎，该引擎通过识别字符模式进行工作。通过使用旧版 OCR 引擎模式 (–oem 0) 可以实现与 Tesseract 3 的兼容性。它还需要支持旧引擎的经过训练的数据文件，例如来自tessdata存储库的数据文件。
Stefan Weil 是现任首席开发人员。Ray Smith 一直是首席开发人员，直到 2018 年。维护者是 Zdenko Podobny。有关贡献者列表，请参阅作者 和 GitHub 的贡献者日志。
Tesseract支持 unicode (UTF-8)，并且可以“开箱即用”识别100 多种语言。
Tesseract 支持多种图像格式，包括 PNG、JPEG 和 TIFF。
Tesseract 支持各种输出格式：纯文本、hOCR (HTML)、PDF、仅不可见文本的 PDF、TSV 和 ALTO。
您应该注意，在许多情况下，为了获得更好的 OCR 结果，您需要提高提供给 Tesseract 的图像质量。
该项目不包括 GUI 应用程序。如果您需要，请参阅3rdParty文档。
可以训练Tesseract识别其他语言。有关更多信息，请参阅Tesseract 培训。
安装
您可以通过预构建的二进制包安装 Tesseract 或从源代码构建它。
从源代码构建 Tesseract 需要具有良好 C++17 支持的 C++ 编译器。
运行
基本命令行用法：
tesseract imagename outputbase [-l lang] [--oem ocrenginemode] [--psm pagesegmode] [configfiles...]有关各种命令行选项的更多信息，请使用tesseract --help或man tesseract。
示例可以在文档中找到。
Tesseract 开源 OCR 引擎的使用场景非常广泛，它可以应用于多种环境和场合，以下是一些常见的使用场景：
1. 文档数字化：将纸质文档转换为电子文档，以便于存储、检索和编辑。Tesseract 可以识别文档中的文字，从而实现文档的数字化。
2. 数据录入自动化：在需要手动输入大量数据的场景中，如调查问卷、表单处理等，Tesseract 可以自动识别和输入文本，提高数据录入的效率。
3. 图像和视频分析：在图像和视频分析中，Tesseract 可以用于提取场景中的文本信息，例如从新闻报道、社交媒体视频等中提取关键信息。
4. 文本挖掘和自然语言处理：Tesseract 可以用于从大量文本中提取关键信息，支持文本挖掘和自然语言处理的应用，如情感分析、关键词提取等。
5. 教育辅助：在教育领域，Tesseract 可以用于识别试卷、讲义等教育材料中的文字，帮助教师和学生快速整理和复习资料。
6. 金融和保险行业：在金融和保险行业中，Tesseract 可以用于处理各种文档，如支票、保险单、发票等，自动化处理和验证文本信息。
7. 零售和电子商务：在零售和电子商务领域，Tesseract 可以用于识别商品标签、条形码等，支持库存管理、价格比较等应用。
8. 医疗健康：在医疗健康领域，Tesseract 可以用于识别病历、检查报告等医疗文档中的文字，提高医疗信息处理的效率。
9. 交通和导航：在交通和导航领域，Tesseract 可以用于识别路标、交通标志等图像中的文本信息，帮助提高导航系统的准确性。
10. 社交媒体内容分析：在社交媒体平台中，Tesseract 可以用于识别用户生成内容中的文本，如评论、帖子等，支持内容分析和监控。
11. 艺术品和文化遗产保护：在艺术品和文化遗产保护领域，Tesseract 可以用于识别和记录历史文献、艺术品描述等中的文本信息。
12. 验证码识别：在需要自动识别验证码的场景中，如自动化测试、机器人程序等，Tesseract 可以用于识别和输入验证码中的文字。
Tesseract 的开源特性和灵活性使其能够适应各种不同的应用场景，用户可以根据自己的需求进行定制和扩展。随着技术的不断进步，Tesseract 的应用领域也在不断扩展。
Tesseract 开源 OCR 引擎（主存储库）
源代码
http://www.gitpp.com/rz/tesseract-cn
官方网址
tesseract-ocr.github.io/
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