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Win10 + vs2017 编译并配置tesseract4.1.0

程序员文章站 2022-07-10 23:47:54
tesseract 是一个开源的OCR (Optical Character Recognition , 光学字符识别) 引擎,本文就介绍一下自己在编译 tesseract4.1.0时遇到的一些坑,希望能给大家带来一些帮助。 一、下载 tesseract tesseract 是一个开源项目,可以在 ......

  tesseract 是一个开源的ocr (optical character recognition , 光学字符识别) 引擎,本文就介绍一下自己在编译 tesseract4.1.0时遇到的一些坑,希望能给大家带来一些帮助。

一、下载 tesseract

  tesseract 是一个开源项目,可以在 github 上下载源码: 

Win10 + vs2017 编译并配置tesseract4.1.0

  当然,也可以下载安装版的:https://github.com/ub-mannheim/tesseract/wiki 

Win10 + vs2017 编译并配置tesseract4.1.0

   安装版的下载完后直接安装,然后配置环境变量(这个后面会讲到)即可使用。这个方法笔者也尝试过,但是很遗憾,没能在 vs 上找到相关的库文件,也就是不能在 vs 中调用 tesseract 相关的函数方法,只能在控制台上使用,这就比较蛋疼了,暂时在网上也没找到相关的方法,所以只能下个源码包自己编译配置了,折腾了一天才搞定,不得不吐槽一下在 windows 上想自己编译一个东西真是麻烦。

 

二、所需要用到的工具

  在 windows 上编译 tesseract 主要需要用到两个工具:cmake和 cppan。

2.1 cmake

  cmake 是一个跨平台的编译工具 ,可以使用 cmake 在 windows 上将源码编译成你想要的文件(比如说电脑上装了 visual studio,那么就可以生成 .sln 文件),在 linux 上使用 cmake 的话,则可以生成 makefile 文件,可以说功能非常强大了。

  windows 上安装 cmake 很简单,直接下载可安装文件后一键安装就行:

 Win10 + vs2017 编译并配置tesseract4.1.0

   需要下载哪个是自己系统而定,笔者下载的是cmake-3.14.2-win64-x64.msi ,这个是可以直接安装的。安装完后,记得将 cmake 安装目录下的 /bin 目录添加到 path 环境变量中去(本人的相应目录是 d:\program files\cmake\bin )。配置完环境变量后,就可以在命令行使用 cmake 命令了。

 

2.2 cppan

  cppan 是一个跨平台的 c/c++ 依赖管理器。它建立在cmake之上,还具有构建系统功能。cppan支持快速脚本式编码和原型设计以及处理大型项目。查找,共享和重用库,发布项目。 使用 cppan 可以让你把时间花费在处理代码而不是管理依赖项上。cppan 可以为您将获取包的时间减少到秒!它支持轻松交叉编译,继承和推送您自己的设置,标记每个依赖项。(注:以上介绍来自 cppan 英文介绍机翻,英文不好望见谅)。

  可以在  这里下载 cppan 的安装包,本人下载的是 cppan-master-windows-client.zip 文件。

  下载好安装包后直接解压,可以发现一个 cppan.exe 文件,也不需要双击这个文件安装什么的,只需要将这个文件所在目录添加到 path 环境变量中去就行了。(笔者的目录是 d:\cppan,则直接把这个目录添加到环境变量 path 中去就行)。配置好环境变量后就可以在命令行使用 cppan 命令了。

  

三、从源代码编译安装 tesseract

  从源代码编译安装 tesseract 的基本步骤 github 上有讲,按照 github 上提供的方法来就行:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/compiling

1)下载安装 cppan

2)下载安装 cmake

3)打开 windows 命令行并进入 tesseract 源码目录(目录最好为全英文);

4)在 tesseract 目录下依次运行下述命令:

cppan

mkdir build && cd build

cmake ..

   完成后,可以在 /tesseract/build 目录下看到一个 tesseract.sln 文件,说明 tesseract 源码编译成功了。(注:在运行 cppan 命令后,会下载一系列东西,耐心等待即可)。

5)上述命令编译完成后是 x86 平台上的解决方案,若需要 x64 平台上的解决方案可以这样:

mkdir bulid_win64 && cd bulid_win64
cppan ..
cmake .. -g "visual studio 15 2017 win64"

  如果需要在 vs2015 上使用 tesseract,只需要将 15 2017 改成 14 2015 即可。

 

四、在 vs2017 上编译 tesseract

  用 cmake 编译完源码后,虽然生成了解决方案,但是还需要在 vs2017 上对该解决方案进行编译才能生成 tesseract 的可执行文件及相关库文件,步骤如下:

1)进入目录 /tesseract/bulid ,找到 tesseract.sln 文件,使用 vs2017 以管理员方式打开它!(这很重要,我第一次就是没用管理员方式打开才会报错的)。 以管理员方式启动 vs 程序的方法可以参考: ;

2)选择解决方案平台,x86 平台则选择 x86,x64 平台则选择 x64;

3)在解决方案资源管理器中,右键解决方案 tesseract,选择生成解决方案。

  理论上说,已经完成了,但是现实总是残酷的,错误警报。。。

1)cppan-d-b-d 乱码问题:大部分错误都是乱码引起的,这是文件编码的问题。cppan 下载的文件是 utf-8(不带签名),而 vs2017 中文版默认保存的文本文件是 gb2312 编码。

解决方法如下:双击错误行,打开相应的文件,然后点击菜单栏中的“文件”下拉栏,选择“高级保存选项”,将编码方式保存为 “简体中文(gb2312)- 代码页 936” 即可。vs2017 的文件下拉菜单中默认是没有 “高级保存选项” 这一项的,可以自己手工添加。

2)error msb3073 命令 setlocal :这个就是没有用管理员身份打开 .sln 文件所遇到的问题了,用管理员身份打开即可。

  解决了这两个问题后,再次生成解决方案,应该没问题了。

  最后,在 release 环境下再编译一次。

 

五、环境变量配置

  在 vs2017 上编译完成后,可以在 c 盘下发现一个 tesseract 安装文件夹,我的是在 c:\program files\tesseract:

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  可以在 /bin 目录下找到 tesseract.exe 文件,将 c:\program files\tesseract\bin 添加到环境变量 path 中去(如何在 win10 上添加环境变量就不详细说明了,网上有许多教程)。此外,在 /bin 目录下新建两个文件夹 debug 和 release,分别将 d:\tesseract_4.1.0\build\bin\debug 和 d:\tesseract_4.1.0\build\bin\release 目录下的 .dll 文件复制到所新建的两个文件夹下去;然后将 c:\program files\tesseract\bin\debug 和 c:\program files\tesseract\bin\release 也添加到环境变量 path 中去,如下:

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  此外,新建一个系统变量tessdata_prefix,变量值为 d:\tesseract_4.1.0\tessdata,这个目录下存放的是 tesseract-ocr 语言包文件,可以在 github 上下载,下载后放到该目录下去即可,下载地址为:

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  配置好这两步后,应该就可以在命令行使用 tesseract 命令了,可以简单测试一下 tesseract 是否安装成功,如下:

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六、配置 vs2017 以使用 tesseract

  新建一个项目,在属性管理器,debug | x64 下面,右键 microsoft.cpp.x64.user 选择属性:

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1)在 vc++ 目录中:

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  选择包含目录,编辑,分别添加这三个目录:

c:\program files\tesseract\include

c:\program files\tesseract\include\tesseract

c:\program files\tesseract\include\leptonica

  这里有个问题是,你在 c:\program files\tesseract\include 下可能并找不到 leptonica 这个目录,没办法,自己动手丰衣足食吧:在 c:\program files\tesseract\include 下新建文件夹 leptonica,然后将 c:\users\lenovo\.cppan\storage\src\8f\a3\90d7\src 目录下的文件全部复制到 c:\program files\tesseract\include\leptonica 下即可(不同电脑具体的目录可能会不同,不过都在 c:\users\lenovo\.cppan\storage\src\ 下)

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2)在 vc++ 目录中,选择库目录,编辑,分别添加这三个目录:

c:\program files\tesseract\lib

c:\program files\tesseract\lib\release

c:\program files\tesseract\lib\debug
  
同样的,先在 c:\program files\tesseract\lib 目录下新建两个文件夹 debug 和 release,然后将 c:\users\lenovo\.cppan\storage\lib\ab45fb78\debug 目录下的 .lib 文件全部复制到 c:\program files\tesseract\lib\debug 目录下;将 c:\users\lenovo\.cppan\storage\lib\ab45fb78\release 目录下的 .lib 文件全部复制到 c:\program files\tesseract\lib\release 目录下。

 

3)在 链接器 -> 输入 -> 附加依赖项 中,编辑,添加以下两项:

pvt.cppan.demo.danbloomberg.leptonica-1.76.0.lib
tesseract41d.lib

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  完成后,重启一下电脑,应该就可以在 vs2017 上使用 tesseract 了。  

 

七、一个使用 tesseract 识别数字的例程

  经过一天的折腾,终于可以使用 tesseract 了,写了一个小程序来试验一下 tesseract 的效果:

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <tesseract/baseapi.h>
#include <leptonica/allheaders.h>
#include <string>

using namespace std;
using namespace cv;

pix* cvtmat2pix(mat imggray);

int main(int argc, char *argv[])
{
    mat sourceimage = imread("e:\\visual studio\\opencv_test\\opencv_test\\1.png",cv::imread_grayscale);
    if (sourceimage.empty()) {
        perror("failed to load image!\n");
        exit(exit_failure);
    }

    mat binimage;
    threshold(sourceimage,binimage,90,255,cv::thresh_binary_inv);

    pix *piximage = cvtmat2pix(binimage);                // 将图片由 mat 转换成 pix 格式

    // 使用 tesseract 进行数字识别
    const char* lang = "eng";
    string numtext;
    tesseract::tessbaseapi *tess = new tesseract::tessbaseapi;        // 新建 tesseract 基类
    tess->init(null,lang, tesseract::oem_lstm_only);        // 初始化
    tess->setpagesegmode(tesseract::psm_auto);    // 设置识别模式
    tess->setimage(piximage);
    numtext = string(tess->getutf8text());
    cout << numtext << endl;

    waitkey(0);
}


pix* cvtmat2pix(mat imggray)
{
    int cols = imggray.cols;
    int rows = imggray.rows;

    pix *pixs = pixcreate(cols, rows, 8);

    for (int i = 0; i < rows; i++)
        for (int j = 0; j < cols; j++)
            pixsetpixel(pixs, j, i, (l_uint32)imggray.at<uchar>(i, j));
    return pixs;
}

 

   所使用的图片如下:

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   识别结果如下:

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   效果还算不错。

 

  因为 tesseract 的安装过程是在一周前完成了,故而有些地方记不太清楚,图也不是很多,可能会有一些错误,但是还是希望能对有需要的人有一些帮助。

 

 

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