本资源提供Python文字识别的tesseract-ocr安装包和中文语言包chi_sim.traineddata下载。亲测可用 欢迎大家下载。内部包含安装文件一个是2022年V5.1版。Tesseract是一个开源的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本

在本文中，我们将深入探讨如何使用OpenCV库进行C++编程，特别关注图像的加载、显示和输出。OpenCV（开源计算机视觉库）是计算机视觉和机器学习领域的一个强大工具，广泛应用于图像处理、图像分析以及机器学习算法的实现。 让我们了解OpenCV的基本概念。OpenCV是一个跨平台的库，提供了丰富的函数和类来处理图像和视频数据。它最初由Intel开发，现在由全球的开源社区维护。OpenCV支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等，而在这个场景中，我们使用的是C++。 在Visual Studio 2015环境下，你需要配置OpenCV库才能使用其功能。下载并安装OpenCV 3.4.9版本，然后在项目设置中添加OpenCV的头文件目录和库目录。确保在链接器选项中指定OpenCV的库文件，这样你的项目就能正确地找到和使用OpenCV的功能。 接下来，我们将讨论三个基本的OpenCV图像操作：图像加载、显示和输出。 1. **图像加载**：在OpenCV中，可以使用`imread()`函数从磁盘加载图像。这个函数返回一个`Mat`对象，这是OpenCV中表示图像的主要数据结构。例如： ```cpp cv::Mat image = cv::imread("path_to_your_image.jpg"); ``` 如果图像成功加载，`image`将包含图像数据；否则，它将是一个空的`Mat`。 2. **图像显示**：一旦图像被加载，你可以使用`imshow()`函数在窗口中显示它。你需要为每个窗口指定一个唯一的标题，并传递`Mat`对象作为参数。显示图像后，可以使用`waitKey()`函数暂停程序，等待用户按键事件，通常设置一个延迟时间，例如1毫秒。 ```cpp cv::namedWindow("Image Display", cv::WINDOW_NORMAL); cv::imshow("Image Display", image); cv::waitKey(0); ``` 3. **图像输出**：要将图像保存到磁盘，可以使用`imwrite()`函数。提供输出文件路径和要保存的`Mat`对象即可。 ```cpp cv::imwrite("output_image.jpg", image); ``` 在提供的压缩包文件中，可能包含了三个示例项目：openCVTest05、openCVTest04和opencvTest。这些项目可能分别演示了上述的图像加载、显示和输出过程，或者可能涉及更复杂的图像处理技术，如颜色空间转换、滤波、特征检测等。通过查看和运行这些项目，你可以更好地理解和应用OpenCV的基本功能。 总结一下，OpenCV是一个强大的计算机视觉库，适用于图像处理和分析。在Visual Studio 2015中，你可以使用C++配合OpenCV 3.4.9进行图像的读取、显示和保存。通过实践上述示例和项目，你可以加深对OpenCV的理解，为后续的计算机视觉项目打下坚实的基础。

在IT领域，文本识别是一项重要的技术，特别是在自动化和人工智能应用中。本项目“qt halcon tesseract-ocr 文字识别”结合了三个关键技术：Qt、Halcon和Tesseract OCR，用于实现图像处理和高精度的文字识别。以下是这些技术的详细说明。 Qt是一个跨平台的C++库，用于开发图形用户界面（GUI）应用程序。它提供了丰富的功能，包括窗口管理、事件处理、网络通信、数据库支持等。在本项目中，Qt被用作图形界面的基础，开发者可以利用Qt的API来绘制旋转矩形，这在处理图像时非常有用，例如在定位和框选特定的文本区域。 Halcon是德国MVTec公司开发的一种强大的机器视觉软件。它包含了各种图像处理算法，如形状匹配、模板匹配、1D/2D码识别等。在本项目中，Halcon的区域抠图功能被用来提取图像中的文字区域。通过定义和搜索特定的形状，Halcon能够精确地从复杂背景中分离出文字部分，为后续的文字识别做好准备。 Tesseract OCR（光学字符识别）是由Google维护的一个开源OCR引擎。它能识别多种语言的文字，并且可以通过训练提高对特定字体或格式的识别效果。在“qt halcon tesseract-ocr 文字识别”项目中，Tesseract是负责实际的文字识别任务。在Halcon完成图像预处理后，Tesseract会分析图像中的像素模式，将其转换为可读的文本。 在具体操作流程上，项目可能首先使用Qt绘制并显示图像，然后通过用户交互或自动算法确定需要识别的区域，利用Halcon进行图像处理，找到文字区域。接着，将处理后的图像输入到Tesseract OCR，由其完成文字识别。识别的结果可以展示在Qt界面上，或者保存到文件或数据库中。 为了实现这个流程，开发者需要掌握Qt编程，理解Halcon的图像处理算法，以及如何训练和配置Tesseract。项目文件“WordDetect”可能包含了实现这一流程的具体代码，包括图像处理函数、用户界面逻辑和OCR接口调用等。 “qt halcon tesseract-ocr 文字识别”项目综合运用了图像处理和自然语言处理技术，为需要从图像中提取文字的应用提供了一个高效的解决方案。无论是工业自动化、文档数字化还是其他相关领域，这种技术都有着广泛的应用前景。

openssl1.1.1最新版本编译好的文件64位，环境 VS2015

主要内容见标题，代码中也注释了漫水填充的作用。与本代码配套的pdf传送门： http://download.csdn.net/download/xyz59886/9961184 （在我的专辑中也可以找到）pdf扫描的时候有几页没扫到，所以出现了好几页重复，需要注意！

1. 样本图片准备 2. 打开 jTessBoxEditor ，选择 Tools -> Merge TIFF，打开对话框，选择训练样本所在文件夹，并选中所有要参与训练的样本图片 3 弹出保存对话框，还是选择在当前路径下保存，文件命名为ty.cp.exp6.tif 4. tesseract ty.cp.exp6.tif ty.cp.exp6 -l ty batch.nochop makebox 5. 打开 jTessBoxEditor ，点击 Box Editor -> Open ，打开步骤2中生成的ty.cp.exp6.tif ，会自动关联到 “ty.cp.exp6.box” 文件： 6. 使用echo命令创建字体特征文件 echo cp 0 0 0 0 0>font_properties. 输入内容 “cp 0 0 0 0 0” 7. 使用 tesseract 生成 ty.cp.exp6.tr 训练文件 在终端中执行以下命名： tesseract ty.cp.exp6.tif ty.cp.exp6 nobatch box.train 8. 生成字符集文件 在终端中执行以下命令： unicharset_extractor ty.cp.exp6.box 9. mftraining -F font_properties -U unicharset -O ty.unicharset ty.cp.exp6.tr 与 cntraining ty.cp.exp6.tr 生成之后手工修改 Clustering 过程生成的 4 个文件（inttemp、pffmtable、normproto、shapetable）的名称为 [lang].xxx。这里改为 ty.inttemp、ty.pffmtable、ty.normproto、ty.shapetable。 10. 合并数据文件 在终端中执行以下命令： combine_tessdata ty. tesseract b01.jpg result -l ty --psm 7

VC++实现spy++源码获取窗口句柄的功能vs2015

用 VS2015 由 OpenCV 4.7.0 源码编译生成的 lib 和 dll 文件, 包含了 None free 模块, Opencv_Contrib-4.7.0. 不包含 Cuda

cppan-master-Windows-client.rar 解压后为 cppan.exe，欢迎下载

VS2015在win10上面的windows sdk。 这个是sdk安装的installer，运行的时候会自动下载具体的SDK包进行安装