OCRTesseract 类提供了一个与 C++ 中的 tesseract-ocr API (v3.02.02) 的接口。更多...

#include <opencv2/text/ocr.hpp>

cv::text::OCRTesseract 的协作图

公共成员函数
String	run (InputArray image, InputArray mask, int min_confidence, int component_level=0)

String	run (InputArray image, int min_confidence, int component_level=0)

virtual void	run (Mat &image, Mat &mask, std::string &output_text, std::vector< Rect > component_rects=NULL, std::vector< std::string > component_texts=NULL, std::vector< float > *component_confidences=NULL, int component_level=0) CV_OVERRIDE

virtual void	run (Mat &image, std::string &output_text, std::vector< Rect > component_rects=NULL, std::vector< std::string > component_texts=NULL, std::vector< float > *component_confidences=NULL, int component_level=0) CV_OVERRIDE
	使用 tesseract-ocr API 识别文本。

virtual void	setWhiteList (const String &char_whitelist)=0

从 cv::text::BaseOCR 继承的公共成员函数
virtual	~BaseOCR ()

静态公共成员函数
static Ptr< OCRTesseract >	create (const char datapath=NULL, const char language=NULL, const char *char_whitelist=NULL, int oem=OEM_DEFAULT, int psmode=PSM_AUTO)
	创建 OCRTesseract 类的实例。初始化 Tesseract。

详细描述

OCRTesseract 类提供了一个与 C++ 中的 tesseract-ocr API (v3.02.02) 的接口。

请注意，只有在正确安装 tesseract-ocr 时才会编译它。

注意

(C++) 在 end_to_end_recognition 演示中可以找到 OCRTesseract 识别与场景文本检测相结合的示例：https://github.com/opencv/opencv_contrib/blob/master/modules/text/samples/end_to_end_recognition.cpp
- (C++) 在 webcam_demo 中可以找到 OCRTesseract 识别与场景文本检测相结合的另一个示例：https://github.com/opencv/opencv_contrib/blob/master/modules/text/samples/webcam_demo.cpp

成员函数文档

◆ create()

static Ptr< OCRTesseract > cv::text::OCRTesseract::create	(	const char *	datapath = NULL,
		const char *	language = NULL,
		const char *	char_whitelist = NULL,
		int	oem = OEM_DEFAULT,
		int	psmode = PSM_AUTO )

static

Python
	cv.text.OCRTesseract.create(	[, datapath[, language[, char_whitelist[, oem[, psmode]]]]]	) ->	retval
	cv.text.OCRTesseract_create(	[, datapath[, language[, char_whitelist[, oem[, psmode]]]]]	) ->	retval

创建 OCRTesseract 类的实例。初始化 Tesseract。

参数

datapath	tessdata 父目录的名称，以 "/" 结尾，或 NULL 以使用系统的默认目录。
language	ISO 639-3 代码，或 NULL 将默认为“eng”。
char_whitelist	指定用于识别的字符列表。 NULL 默认为 ""（所有字符都将用于识别）。
oem	tesseract-ocr 提供不同的 OCR 引擎模式 (OEM)，默认情况下使用 tesseract::OEM_DEFAULT。有关其他可能的值，请参阅 tesseract-ocr API 文档。
psmode	tesseract-ocr 提供不同的页面分割模式 (PSM)，使用 tesseract::PSM_AUTO（完全自动布局分析）。有关其他可能的值，请参阅 tesseract-ocr API 文档。

注意: 在 OpenCV 4.7.0/3.19.0 之后，char_whitelist 默认值从 "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ" 更改为 ""。

◆ run() [1/4]

String cv::text::OCRTesseract::run	(	InputArray	image,
		InputArray	mask,
		int	min_confidence,
		int	component_level = 0 )

Python
	cv.text.OCRTesseract.run(	image, min_confidence[, component_level]	) ->	retval
	cv.text.OCRTesseract.run(	image, mask, min_confidence[, component_level]	) ->	retval

◆ run() [2/4]

String cv::text::OCRTesseract::run	(	InputArray	image,
		int	min_confidence,
		int	component_level = 0 )

Python
	cv.text.OCRTesseract.run(	image, min_confidence[, component_level]	) ->	retval
	cv.text.OCRTesseract.run(	image, mask, min_confidence[, component_level]	) ->	retval

◆ run() [3/4]

virtual void cv::text::OCRTesseract::run	(	Mat &	image,
		Mat &	mask,
		std::string &	output_text,
		std::vector< Rect > *	component_rects = NULL,
		std::vector< std::string > *	component_texts = NULL,
		std::vector< float > *	component_confidences = NULL,
		int	component_level = 0 )

virtual

Python
	cv.text.OCRTesseract.run(	image, min_confidence[, component_level]	) ->	retval
	cv.text.OCRTesseract.run(	image, mask, min_confidence[, component_level]	) ->	retval

实现 cv::text::BaseOCR。

◆ run() [4/4]

virtual void cv::text::OCRTesseract::run	(	Mat &	image,
		std::string &	output_text,
		std::vector< Rect > *	component_rects = NULL,
		std::vector< std::string > *	component_texts = NULL,
		std::vector< float > *	component_confidences = NULL,
		int	component_level = 0 )

virtual

Python
	cv.text.OCRTesseract.run(	image, min_confidence[, component_level]	) ->	retval
	cv.text.OCRTesseract.run(	image, mask, min_confidence[, component_level]	) ->	retval

使用 tesseract-ocr API 识别文本。

在输入时获取图像，并在 output_text 参数中返回识别的文本。可选地还提供找到的各个文本元素的矩形（例如单词），以及这些文本元素及其置信度值的列表。

参数

image	输入图像 CV_8UC1 或 CV_8UC3
output_text	tesseract-ocr 的输出文本。
component_rects	如果提供，该方法将输出找到的各个文本元素（例如单词或文本行）的矩形列表。
component_texts	如果提供，该方法将输出各个文本元素识别的文本字符串列表（例如单词或文本行）。
component_confidences	如果提供，该方法将输出找到的各个文本元素的置信度值列表（例如单词或文本行）。
component_level	OCR_LEVEL_WORD（默认），或 OCR_LEVEL_TEXTLINE。

实现 cv::text::BaseOCR。

◆ setWhiteList()

virtual void cv::text::OCRTesseract::setWhiteList ( const String & char_whitelist )

纯虚函数

Python
	cv.text.OCRTesseract.setWhiteList(	char_whitelist	) ->	无

此类文档是从以下文件生成的

opencv2/text/ocr.hpp

公共成员函数

静态公共成员函数