Leptonica

最近看到Leptonica，GIMP等，当时的感觉就是惊叹。这种惊叹就像以前我06年刚了解到OpenCV，10年刚了解到ROS时的感觉。但是Leptonica存在很久了，只是由于它很低调，一直没有认真的来了解它。 Leptonica 是一个面向教学的开源网站，广泛的应用于图像处理和图像分析的应用中。说它广泛应用，可不是虚夸一句，在很多linux操作系统中，都自带了它的套件。但是在使用它的时候，由于

最近有个项目需要用到 OCR 功能，研究了一下，感觉 Tesseract 还不错,准备在项目中试试。 但是发现 Tesseract 底层图像数据用到了 Leptonica。而我的程序准备用 Qt C++ 来写。这里就涉及一个问题，如何把 QImage 图像数据传递给 Tesseract。 花了两天时间，写了两个 Leptonica PIX 与 Qt QImage 的相互转换函数。 为了写这个代码，

leptonica源码编译 原创作品，转载请说明出处，谢谢 原创作品，转载请说明出处，谢谢 原创作品，转载请说明出处，谢谢 环境软件 a. leptonica1.78.0 b. cppan c. cmake d. VS2015 e. 操作系统Windows 10　 说明：leptonica1.79.0及其后版本不支持cppan编译，而推荐使用sw编译。 编译步骤 a. gitclone lepto

具体操作如下： vi /etc/profile把下面配置添加到最后 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PAYT:/usr/local/lib export LIBLEPT_HEADERSDIR=/usr/local/include export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig  再执行source /etc/pr

在tesseract-ocr中会用到leptonica库，这里对leptonica简单介绍下。          Leptonica是一个开源的图像处理和图像分析库，它的license是BSD 2-clause。它主要包括的操作有：位图操作、仿射变换、形态学操作、连通区域填充、图像变换及像素掩模、融合、增强、算术运算等操作。          在使用Leptonica的时候，它依赖于开源的zlib

原文链接：https://www.ivdone.top/article/1538.html

tesseract4.0alpha是一个开源的OCR，4.0版本引用了机器学习，下面记录一些编译和安装遇到的问题： tesseract4.0alpha是依赖于leptonica-1.74.2以上版本的库和其他一些库 sudo apt-get install g++ # or clang++ (presumably) sudo apt-get install autoconf automake li

安装Tesseract-OCR  准备工作: 编译环境: gcc gcc-c++ make(这个环境一般机器都具备,可以忽略)  ? 1 yum install gcc gcc -c++ make 依赖的包: autoconf automake libtool libjpeg-devel libpng-devel libtiff-devel zlib-devel leptonica(1.67以上)

下载 wget https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/archive/4.1.0.tar.gz wget http://www.leptonica.org/source/leptonica-1.74.4.tar.gz 安装依赖：yum install autoconf automake libtool libjpeg-devel libpng-dev

leptonica在vs2017编译步骤 前提准备 1.cppan 2.cmake 3.vs2017 4.git 编译步骤 1.下载源码，源码地址https://github.com/wangdongxun/leptonica，当前版本1.74 2.cd leptonica源码目录 3.mkdir build 4.cd bulild 5.cppan ..  下载依赖库，不然cmake会报错，注意是

水平腐蚀留下水平线，垂直腐蚀留下竖直线。   leptonica 去除水平线方法： Deskew the image. 校正图像使直线水平化。We want the lines to be horizontal so the can be effectively removed by large morphological openings. Extract the horizontal line

部分内容转自： Leptonica在VS2010中的编译及简单使用举例 在使用Leptonica的时候，它依赖于开源的zlib、libjpeg、libpng、libtiff、giflib。 我编译的版本分别是： zlib-1.2.8 jpeg-9a libpng-1.6.19 tiff-4.0.6 giflib-5.1.1 上面的源代码我已经上传为资源文件，如果需要请下载。 Leptonica的编

错误： tesserocr.cpp:653:10: fatal error: leptonica/allheaders.h: 没有那个文件或目录 #include "leptonica/allheaders.h" ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ compilation terminated. error: command 'x86_64-linux-gnu-gcc' failed

大多数图像处理和操作技术可以使用两个库进行有效的处理：Python Imaging Library (PIL) 和 OpenSource Computer Vision (OpenCV)。 下面来简单介绍一下这两个库。 Python 图像库 Python 图像库, 全称为 Python Imaging Library，简称PIL，是Python图像操作的核心库之一。遗憾的是，PIL 的开发工作已经

Tensorflow封装了很多图像处理的操作，包括读取图像、图像处理、写图像到文件等等。在批量处理图像时，Tensorflow要求所有的图像都要有相同的Size，即$$(height,width,channels)$$。 读取图像 %matplotlib inline import tensorflow as tf import numpy as np #mil.use('svg') mil.us

安装扩展 使用Composer安装ThinkPHP5的图像处理类库： composer require topthink/think-image 图像操作 下面来看下图像操作类的基础方法。 打开图像文件 假设当前入口文件目录下面有一个image.png文件，如图所示： 使用open方法打开图像文件进行相关操作： $image = \think\Image::open('./image.png');

主要内容：GD 库PHP 提供了丰富的图像处理函数，主要包括： 函数 描述 gd_info() 取得当前安装的 GD 库的信息 getimagesize() 获取图像信息 getimagesizefromstring() 获取图像信息 image_type_to_extension() 获取图片后缀 image_type_to_mime_type() 返回图像的 MIME 类型 image2wbmp() 输出WBM

Matplotlib 软件包中的 模块提供了加载、缩放和显示图像的功能，该模块只能支持 PNG 格式的图片，如果格式不符，需要对图片的格式进行转换。 Matplotlib 支持的图片格式非常有限，所以通常情况下，建议采用 Python 图像处理库 Pillow 来处理图像，若感兴趣可以自行了解。 下面示例，imread() 函数用于读取图像数据并形成 ndarray 数组 ，其数据类型为 floa

缩略图功能 通过http请求获取缩略图 在GET请求参数中添加thumb=1&w=${IMAGE_WIDTH}&h=${HEIGHT} 例子： 原图地址： https://cdn.cnbj0.fds.api.mi-img.com/fds-demo/mi5.jpg 缩放为100x200： https://cdn.cnbj0.fds.api.mi-img.com/fds-demo/mi5.jpg?th

CodeIgniter 的图像处理类可以使你完成以下的操作： 调整图像大小 创建缩略图 图像裁剪 图像旋转 添加图像水印 可以很好的支持三个主流的图像库：GD/GD2, NetPBM, 和 ImageMagick。 注意: 添加水印操作仅仅在使用GD/GD2时可用。另外，即使支持其他的图像处理库，但是为了计算图像的属性，GD是必需的。然而，将使用你制定的库来进行图像处理操作。 初始化类 像 Cod

CodeIgniter 的图像处理类可以使你完成以下的操作： 调整图像大小 创建缩略图 图像裁剪 图像旋转 添加图像水印 可以很好的支持三个主流的图像库：GD/GD2、NetPBM 和 ImageMagick 。 注解 添加水印操作仅仅在使用 GD/GD2 时可用。另外，即使支持其他的图像处理库， 但是为了计算图像的属性，GD 仍是必需的。然而在进行图像处理操作时， 还是会使用你指定的库。 初始化