Tesseract 中文乱码
时间: 2025-02-25 09:05:17 浏览: 104
### 解决 Tesseract OCR 处理中文时出现乱码的方法
当遇到 Tesseract OCR 在处理中文文档时出现乱码的情况,通常是因为缺少必要的语言数据文件或配置不正确。为了确保能够正确识别并输出中文字符,可以采取以下几个措施:
#### 1. 安装支持中文的语言包
确保安装了适用于中文的训练数据文件 `chi_sim.traineddata` 或者 `chi_tra.traineddata` 文件来分别对应简体和繁体中文的支持[^2]。
下载链接可以从官方 GitHub 页面获取,并按照说明放置到指定目录下以便程序调用这些资源。
```bash
# 下载简体中文训练数据
wget https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/raw/main/chi_sim.traineddata -P /usr/share/tesseract-ocr/4.00/tessdata/
```
#### 2. 设置正确的命令行参数
在执行 Tesseract 的时候要指明使用的语言为中文,可以通过 `-l chi_sim` 参数实现这一点。如果同时需要支持其他语言,则可以在同一个选项里加入多个语言代码,中间用加号分隔开即可。
```python
import pytesseract
from PIL import Image
image_path = 'path_to_your_image.png'
text = pytesseract.image_to_string(Image.open(image_path), lang='chi_sim')
print(text)
```
#### 3. 调整图像预处理方式
对于某些特定类型的输入材料(比如低分辨率、模糊不清),可能还需要进一步优化图片的质量以提高识别准确性。这包括但不限于调整对比度、去除噪声点以及裁剪无关区域等操作。
```python
import cv2
import numpy as np
def preprocess_image(img):
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, threshed_img = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
kernel = np.ones((2, 2), dtype=np.uint8)
cleaned_img = cv2.morphologyEx(threshed_img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
return cleaned_img
```
通过上述方法应该能有效减少甚至消除 Tesseract OCR 对于中文文本处理过程中产生的乱码现象[^1]。
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