Tesseract识别中文乱码
时间: 2025-02-09 17:03:04 浏览: 297
### Tesseract OCR 中文识别乱码解决方案
对于Tesseract OCR在处理中文时可能出现的乱码问题,可以采取多种方法来优化和解决问题。
#### 安装适合的语言包
确保已经安装了适用于中文的训练数据。可以通过命令行工具下载并配置官方提供的中文语言支持文件[^1]。例如,在Linux环境下可执行如下指令:
```bash
sudo apt-get install tesseract-ocr-chi-sim
```
这将安装简体中文的支持库;如果需要繁体中文,则应替换为`chi-tra`参数。
#### 提升输入图像的质量
高质量的源图像是获得良好OCR效果的基础条件之一。当遇到模糊不清或分辨率过低的情况时,应该尝试提高原始图片质量再做识别操作。利用OpenCV等计算机视觉库预处理待测样本能够有效改善最终结果[^2]。
#### 调整页面分割模式(Page Segmentation Mode, PSM)
不同的PSM设置会影响整个文档布局解析方式以及单个字符框定精度。适当调整此参数有助于提升特定场景下的表现力。比如针对单一水平文本行可以选择`psm=7`(Treat the image as a single text line),而面对多栏排版则推荐使用`psm=3`(Fully automatic page segmentation, but no OSD)[^3]。
#### 修改字符白名单(Whitelist)与黑名单(Blacklist)
有时为了限定输出范围内的合法字符集,可以在调用API时指定允许出现哪些符号作为过滤依据。这样不仅可以减少错误率还能加快运算效率。具体实现上可通过Pytesseract接口传递额外选项完成定制化需求[^4]。
```python
import pytesseract
from PIL import Image
config = '--oem 3 --psm 6 -c tessedit_char_whitelist=abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
text = pytesseract.image_to_string(Image.open('test.png'), config=config)
print(text)
```
上述代码片段展示了如何仅保留英文字母参与匹配过程的例子。
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