当前位置: 首页 > news >正文

TesseractOCR-GUI:基于WPF/C#构建TesseractOCR简单易用的用户界面

前言

前篇文章使用Tesseract进行图片文字识别介绍了如何安装TesseractOCR与TesseractOCR的命令行使用。但在日常使用过程中,命令行使用还是不太方便的,因此今天介绍一下如何使用WPF/C#构建TesseractOCR简单易用的用户界面。

普通用户使用

参照上一篇教程,在本地安装好TesseractOCR之后,在GitHub的Release页面进行下载。

GitHub地址:https://github.com/Ming-jiayou/TesseractOCR-GUI

image-20241207134914277

推荐选择依赖框架的压缩包,体积比较小:

image-20241207135004215

解压如下所示:

image-20241207135159013

双击打开即可使用,如果显示你没有安装框架,点击链接,下载安装一下框架,即可打开使用。

识别中文:

image-20241207135447692

识别英文:

image-20241207135519142

使用非常简单方便。

WPF/C#程序员使用

经过简单的调研,发现构建TesseractOCR-GUI主要可以通过两种方式。一种就是对命令行的使用进行封装,另一种就是对TesseractOCR的C++ API进行封装。

对命令行的使用进行封装比较简单,而且目前暂时也满足了我的使用需求,因此目前只实现了这种方式,pytesseract好像也是使用的这种方式。第二种调用Tesseract C++ API的方式,可能得等第一种对命令行的使用进行封装无法满足需求的时候,才会去探索了。

项目结构:

image-20241207140458038

开发工具:Visual Studio 2022

.NET版本:.NET 8

使用的包:Prism + WPF UI

核心代码:

  private void ExecuteOCRCommand(){string command;switch(SelectedLanguage){case "中文":command = $"tesseract {SelectedFilePath} stdout -l chi_sim quiet";break;case "英文":command = $"tesseract {SelectedFilePath} stdout -l eng quiet";break;default:command = $"tesseract {SelectedFilePath} stdout -l chi_sim quiet";break;}  // 创建一个新的 ProcessStartInfo 对象ProcessStartInfo processStartInfo = new ProcessStartInfo{FileName = "cmd.exe", // 使用 cmd.exe 作为命令解释器Arguments = $"/c {command}", // 传递命令作为参数,/c 表示执行命令后退出RedirectStandardOutput = true, // 重定向标准输出RedirectStandardError = true, // 重定向标准错误UseShellExecute = false, // 不使用 Shell 执行CreateNoWindow = true, // 不创建新窗口StandardOutputEncoding = Encoding.GetEncoding("UTF-8"), // 设置标准输出的编码StandardErrorEncoding = Encoding.GetEncoding("UTF-8") // 设置标准错误的编码};// 创建一个新的 Process 对象Process process = new Process{StartInfo = processStartInfo};// 启动进程process.Start();// 读取输出OCRText = process.StandardOutput.ReadToEnd();// 读取错误(如果有)string error = process.StandardError.ReadToEnd();// 等待进程退出process.WaitForExit();}

最后

本项目可以帮助人们更简单方便地使用TesseractOCR,对WPF/C#新手程序员,也可以当作一个简单的练手小项目。

如果对你有所帮助,点颗star,就是最大的支持!!

相关文章:

TesseractOCR-GUI:基于WPF/C#构建TesseractOCR简单易用的用户界面

前言 前篇文章使用Tesseract进行图片文字识别介绍了如何安装TesseractOCR与TesseractOCR的命令行使用。但在日常使用过程中,命令行使用还是不太方便的,因此今天介绍一下如何使用WPF/C#构建TesseractOCR简单易用的用户界面。 普通用户使用 参照上一篇教…...

Elasticsearch高性能实践

前言 本方案主要从运维层面分析es是实际生产使用过程中的参数优化,深入理解es各个名词及含义,深入分析es的使用过程中应注意的点,详细解释参数设置的原因以及目的,主要包括系统层面,参数层面。除此之外,优…...

软件测试--录制与回放脚本

准备工作 安装phpstudy 配置两个内容 放demo44文件夹 在浏览器输入http://localhost/demo44/index.html,出现如图所示的网站 输入用户名和密码 步骤一:打开Virtual User Generator,点击新建,点击new 步骤二:点击如下…...

nodejs 06.npm的使用以及package.json详解

一.npm(npm | Home)的介绍 npm(Node Package Manager)是一个node.js的包管理工具,允许用户下载安装更新分享node.js包 二.npm相关命令以及作用 1.npm init -y 这条命令主要是当项目中没有package.json这个文件的时候生成package.json这个文件 2.npm i / npm install (包名) 这条…...

如何使用WinCC DataMonitor基于Web发布浏览Excel报表文档

本文介绍使用 WinCC DataMonitor 的 "Excel Workbooks" 功能,通过 Excel 表格显示 WinCC 项目的过程值、归档变量值和报警归档消息。并可以通过 Web 发布浏览访问数据 1.WinCC DataMonitor是什么 ? DataMonitor 是 SIMATIC WinCC 工厂智能中…...

颜色的基本处理

数码相机能够获取彩色图像,但相机的色彩处理是一个非常复杂的过程,是非常重要的。 此过程生产制造商在细节方面都是不公布的,但是基本的概念是相同的。当相机捕捉一个真实场景时,是怎么还原成人眼所看到的图像呢? 1.R…...

跟李笑来学美式俚语(Most Common American Idioms): Part 66

Most Common American Idioms: Part 66 前言 本文是学习李笑来的Most Common American Idioms这本书的学习笔记,自用。 Github仓库链接:https://github.com/xiaolai/most-common-american-idioms 使用方法: 直接下载下来(或者clone到本地…...

爬虫技术简介

1、爬虫简介 爬虫(Web crawler)是一种用于自动获取网页内容的程序。它可以通过模拟浏览器访问网页,并从中提取所需的信息,如文本、图片、链接等。爬虫在互联网上进行广泛应用,用于搜索引擎的网页抓取、数据挖掘、信息收集、内容监测等领域。 2、爬虫分类 爬虫的分类有以…...

如何打开Windows10的设备管理器

如何打开Windows10的设备管理器? 01 02...

scala列表

1 不可变 List 说明 (1)List 默认为不可变集合 (2)创建一个 List(数据有顺序,可重复) (3)遍历 List (4)List 增加数据 (5&#…...

c++检查某一文件是否存在

C17及以上版本,检查文件是否存在可以使用filesystem库 如果使用的是C11或C14,标准库并没有直接提供这样的功能。 可以使用平台特定的API,例如在Windows上使用 _access 函数,或在POSIX兼容系统(如Linux和macOS&#x…...

Scala的隐式类,隐式参数和值,隐式对象

1.Scala的隐式类定义语法:implicit class 类名(参数){ } 隐式类中参数只能定义一个,参数中的源类型与目标类型一一对应,只能从一种类型转换成另一种类型,不可以一对多或多对。 //隐式类:implicit class隐式转换函…...

LabVIEW实现HTTP通信

目录 1、HTTP通信原理 2、硬件环境部署 3、云端环境部署 4、HTTP通信函数 5、程序架构 6、前面板设计 7、程序框图设计 本专栏以LabVIEW为开发平台,讲解物联网通信组网原理与开发方法,覆盖RS232、TCP、MQTT、蓝牙、Wi-Fi、NB-IoT等协议。 结合实际案例,展示如何利用LabVIEW和…...

【EXCEL】 获取多列中 不为空的那一个数据

从多个表格筛选出来的上班时间是下表这样的 我要把他们放在同一列,这样方便后续处理,合并列输入下面这个公式即可 日期不加 TEXT() 函数 转日期格式;将得到是一串数字 TEXT(TEXTJOIN(", ",TRUE,B2:F2),&qu…...

VBA API 概述 | 宏编程

注:本文为 “VBA API 概述 | 宏编程 | 执行速度慢” 相关文章合辑。 VBA API 详解 Office 二次开发于 2020-12-17 22:27:10 发布 Office 版本变动 在 Office 2010 之前,微软仅提供 32-bit 版本的 Office。而自 Office 2010 起,出现了 32-b…...

pythonOpenCV篇:0基础带你python入门之常用函数

① 二值化函数 功能:将图像转换为二值图像(黑白图像),将像素值分为两种类别:前景(白)和背景(黑)。函数:cv2.threshold()参数: src:输…...

第十七届山东省职业院校技能大赛 中职组“网络安全”赛项资源任务书样题③

第十七届山东省职业院校技能大赛 中职组“网络安全”赛项资源任务书样题③ 模块A 基础设施设置与安全加固(200分)A-1 登录安全加固(Windows, Linux)A-2 Nginx安全策略(Linux)A-3日志监控(Windows)A-4中间件…...

【每日一题 基础题】验证回文串

LCR 018. 验证回文串 验证回文串 给定一个字符串 s ,验证 s 是否是回文串,只考虑字母和数字字符,可以忽略字母的大小写。 本题中,将空字符串定义为有效的回文串 。 验证回文串 LCR 018. 验证回文串方法一:**筛选 判断…...

【Hadoop】-- hadoop3.x default port

Hadoop 3.x 修改了一些以前常用的默认端口,完整的默认端口列表,可点击下面配置文件获取信息: core-default.xmlhdfs-default.xmlhdfs-rbf-default.xmlyarn-default.xml...

SQL Server:只有MDF文件,如何附加数据库

第一步:先新建一个同名数据库,然后停止sql服务,删除新建数据库.ldf文件。 第二步:将要附加的数据库的.mdf文件覆盖刚新建的.mdf文件,并重启sql服务。 第三步:这时数据库DATA目录下只有一个.mdf文件&#xf…...

CVPR 2025 MIMO: 支持视觉指代和像素grounding 的医学视觉语言模型

CVPR 2025 | MIMO:支持视觉指代和像素对齐的医学视觉语言模型 论文信息 标题:MIMO: A medical vision language model with visual referring multimodal input and pixel grounding multimodal output作者:Yanyuan Chen, Dexuan Xu, Yu Hu…...

css实现圆环展示百分比,根据值动态展示所占比例

代码如下 <view class""><view class"circle-chart"><view v-if"!!num" class"pie-item" :style"{background: conic-gradient(var(--one-color) 0%,#E9E6F1 ${num}%),}"></view><view v-else …...

【OSG学习笔记】Day 18: 碰撞检测与物理交互

物理引擎&#xff08;Physics Engine&#xff09; 物理引擎 是一种通过计算机模拟物理规律&#xff08;如力学、碰撞、重力、流体动力学等&#xff09;的软件工具或库。 它的核心目标是在虚拟环境中逼真地模拟物体的运动和交互&#xff0c;广泛应用于 游戏开发、动画制作、虚…...

大型活动交通拥堵治理的视觉算法应用

大型活动下智慧交通的视觉分析应用 一、背景与挑战 大型活动&#xff08;如演唱会、马拉松赛事、高考中考等&#xff09;期间&#xff0c;城市交通面临瞬时人流车流激增、传统摄像头模糊、交通拥堵识别滞后等问题。以演唱会为例&#xff0c;暖城商圈曾因观众集中离场导致周边…...

多模态大语言模型arxiv论文略读(108)

CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文标题&#xff1a;CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文作者&#xff1a;Sayna Ebrahimi, Sercan O. Arik, Tejas Nama, Tomas Pfister ➡️ 研究机构: Google Cloud AI Re…...

短视频矩阵系统文案创作功能开发实践,定制化开发

在短视频行业迅猛发展的当下&#xff0c;企业和个人创作者为了扩大影响力、提升传播效果&#xff0c;纷纷采用短视频矩阵运营策略&#xff0c;同时管理多个平台、多个账号的内容发布。然而&#xff0c;频繁的文案创作需求让运营者疲于应对&#xff0c;如何高效产出高质量文案成…...

智能AI电话机器人系统的识别能力现状与发展水平

一、引言 随着人工智能技术的飞速发展&#xff0c;AI电话机器人系统已经从简单的自动应答工具演变为具备复杂交互能力的智能助手。这类系统结合了语音识别、自然语言处理、情感计算和机器学习等多项前沿技术&#xff0c;在客户服务、营销推广、信息查询等领域发挥着越来越重要…...

力扣热题100 k个一组反转链表题解

题目: 代码: func reverseKGroup(head *ListNode, k int) *ListNode {cur : headfor i : 0; i < k; i {if cur nil {return head}cur cur.Next}newHead : reverse(head, cur)head.Next reverseKGroup(cur, k)return newHead }func reverse(start, end *ListNode) *ListN…...

RSS 2025|从说明书学习复杂机器人操作任务:NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill

视觉语言模型&#xff08;Vision-Language Models, VLMs&#xff09;&#xff0c;为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。 尽管 VLMs 取得了显著进展&#xff0c;机器人仍难以胜任复杂的长时程任务&#xff08;如家具装配&#xff09;&#xff0c;主要受限于人…...

C++ 设计模式 《小明的奶茶加料风波》

&#x1f468;‍&#x1f393; 模式名称&#xff1a;装饰器模式&#xff08;Decorator Pattern&#xff09; &#x1f466; 小明最近上线了校园奶茶配送功能&#xff0c;业务火爆&#xff0c;大家都在加料&#xff1a; 有的同学要加波霸 &#x1f7e4;&#xff0c;有的要加椰果…...