⭐⭐⭐⭐⭐
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
Remove any previous installations of x264</h3>
sudo apt-get remove x264 libx264-dev
We will Install dependencies now
sudo apt-get install build-essential checkinstall cmake pkg-config yasm
sudo apt-get install git gfortran
sudo apt-get install libjpeg8-dev libjasper-dev libpng12-dev
# If you are using Ubuntu 14.04
sudo apt-get install libtiff4-dev
# If you are using Ubuntu 16.04
sudo apt-get install libtiff5-dev
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libdc1394-22-dev
sudo apt-get install libxine2-dev libv4l-dev
sudo apt-get install libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev
sudo apt-get install qt5-default libgtk2.0-dev libtbb-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install libfaac-dev libmp3lame-dev libtheora-dev
sudo apt-get install libvorbis-dev libxvidcore-dev
sudo apt-get install libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev
sudo apt-get install x264 v4l-utils
# Optional dependencies
sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install libgoogle-glog-dev libgflags-dev
sudo apt-get install libgphoto2-dev libeigen3-dev libhdf5-dev doxygen
sudo apt-get install python-pip
sudo apt-get install python3-pip
# Install virtual environment
sudo pip2 install virtualenv virtualenvwrapper
sudo pip3 install virtualenv virtualenvwrapper
echo "# Virtual Environment Wrapper" >> ~/.bashrc
echo "source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
############ For Python 2 ############
# create virtual environment
mkvirtualenv facecourse-py2 -p python2
workon facecourse-py2
# now install python libraries within this virtual environment
pip install numpy scipy matplotlib scikit-image scikit-learn ipython
# quit virtual environment
deactivate
######################################
############ For Python 3 ############
# create virtual environment
mkvirtualenv facecourse-py3 -p python3
workon facecourse-py3
# now install python libraries within this virtual environment
pip install numpy scipy matplotlib scikit-image scikit-learn ipython
# quit virtual environment
deactivate
######################################
sudo pip install cython
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
-
Download the source code from Leptonica.
-
Following the instructions to install it, extract it:
cd leptonica-1.76.0
sudo ./configure
sudo make -j8 (8 is the number of cores, change it if necessary)
sudo make install
sudo ldconfig
find /usr/local/lib/ -type f -name "cv2*.so"
############ For Python 2 ############
## binary installed in dist-packages
/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/cv2.so
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so
## binary installed in site-packages
/usr/local/lib/python2.6/site-packages/cv2.so
/usr/local/lib/python2.7/site-packages/cv2.so
############ For Python 3 ############
## binary installed in dist-packages
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/cv2.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so
## binary installed in site-packages
/usr/local/lib/python3.5/site-packages/cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so
/usr/local/lib/python3.6/site-packages/cv2.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so
-
Clone the repository from Github:
-
Compiling it and install it.
cd tesseract-master
sudo sh autogen.sh
sudo ./configure
LDFLAGS="-L/usr/local/lib" CFLAGS="-I/usr/local/include"
sudo make -j8
sudo make install
sudo make install -langs
sudo make training
sudo make training-install
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib
gedit ~/.bashrc
Concatenar ao final do arquivo:
export TESSDATA_PREFIX=<YOUR PATH>/tesseract-master/tessdata
(salve o arquivo).
source ~/.bashrc
sudo ldconfig
cd ~
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
sudo apt-get install libgtk-3-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
wget -O opencv.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.2.0.zip
unzip opencv.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.2.0.zip
unzip opencv_contrib.zip
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
sudo python get-pip.py
sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper
sudo rm -rf ~/get-pip.py ~/.cache/pip
gedit ~/.bashrc
Add in the end of file:
# virtualenv and virtualenvwrapper
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
source ~/.bashrc
mkvirtualenv cv -p python3
sudo pip install numpy
sudo gedit /usr/local/include/tesseract/unichar.h
Se necessário, coloque “std::” before “string” in the line 164.
cd opencv-3.2.0/
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D WITH_TBB=ON -D WITH_V4L=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-3.2.0/modules -D BUILD_EXAMPLES=ON ..
OBS: Caso algo dê errado, você pode usar a flag --ignore-errors, para qualquer etapa.
# find out number of CPU cores in your machine
nproc
# substitute 4 by output of nproc
make -j4
sudo make install
sudo sh -c 'echo "/usr/local/lib" >> /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf'
sudo ldconfig
############ For Python 2 ############
cd ~/.virtualenvs/facecourse-py2/lib/python2.7/site-packages
ln -s /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so cv2.so
############ For Python 3 ############
cd ~/.virtualenvs/facecourse-py3/lib/python3.6/site-packages
ln -s /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/cv2.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so cv2.so
Download this repository, then unzip RedEyeRemover.zip. Go to inside it.
git clone https://github.com/RonnyldoSilva/Install-and-Training-Tesseract-4-OCR-Opencv.git
Test C++ code:
# compile
# There are backticks ( ` ) around pkg-config command not single quotes
g++ -std=c++11 removeRedEyes.cpp `pkg-config --libs --cflags opencv` -o removeRedEyes
# run
./removeRedEyes
Test Python code:
python removeRedEyes.py
Para melhor desempenho, é necessário substituir os arquivos traineddata antigos pelas correspondentes versões referentes ao Tesseract 4.
Estes podem ser baixados por aqui: https://github.com/tesseract-ocr/tessdata
Para adicionar uma fonte no Ubuntu, copie sua fonte para:
- /usr/share/fonts/truetype/
Você pode usar este comando para copiá-lo:
sudo mv sua_fonte.ttf /usr/share/fonts/truetype/
Para instalar fontes latinas:
sudo apt-get install fonts-dejavu gsfonts ttf-mscorefonts-installer
Para saber o nome da sua fonte execute o comando:
text2image --fonts_dir /usr/share/fonts --list_available_fonts
Source: https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract-4.00
Para treinarmos uma nova fonte no tesseract 4, é necessário baixar o pacote langdata e colar no mesmo diretório do tesseract-master. Haverá uma pasta com o nome do idioma que você quer treinar. Nela existe um arquivo com a extensão .training_text. Abra este arquivo e o edite. Coloque palavras e símbolos que estão contidos no documento que você quer treinar. Por exemplo:
REPÚBLICA 0123456789 FEDERATIVA DO BRASIL MINISTERIO CIDADES NOME DOC. IDENTIDADE / OR.G EMISSOR / UF CPF DATA 0123456789 NASCIMENTO 660.007.851-00 0123456789 FILIAÇÃO PERMISSÃO ACC CAT CALIDADE REGISTRO 0123456789 HABILITAÇÃO CAT.HAB DOC. CPF DATA NASCIMENTO NOME ASSINATURA DETRAN PARAIBA SAO PAULO GOIAS DEPARTAMENTO NACIONAL DE TRANSITO CARTEIRA NASCIONAL DE HABILITAÇÃO CPF NASCIMENTO DATA FGHJKQUVXZ / - . , ; 0123456789 R$
OBSERVAÇÃO: Evite deixar a linha de texto muito comprida, pois isso pode acarretar ao erro Image not trainable, durante a etapa de fine tuning.
Após isso, você deve baixar o traineddata que deseja treinar. Este se encontra aqui. Cole o arquivo .traineddata que você escolheu na pasta tesseract-master/tessdata. Caso você escolha alguma variação da linguagem, como por exemplo: por (default), por fast ou por best, apenas substitua o traineddata existente.
OBSERVAÇÃO: é necessário baixar o eng.traineddata e colar em tesseract-master/tessdata. Você encontra-o aqui.
OBSERVAÇÃO: Algumas pastas podem vir com nomes um pouco diferente. Exemplo: A pasta tessdata pode estar escrito como tessdata-master. É só adaptar os comandos para o nome correto da pasta.
Os comandos abaixo irão treinar a sua fonte e salvar o resultado como um arquivo traineddata. É necessário editar algumas tags que estão presentes nos comandos:
deve ser substituído pelo nome da linguagem que você deseja treinar. Exemplos: por, eng, por_fast, por_best etc.
deve ser substituído pelo nome da fonte que você deseja treinar. Para saber o nome da sua fonte execute o comando: text2image --fonts_dir /usr/share/fonts --list_available_fonts Este comando irá listar todas as fontes instaladas em seu computador. OBS: se necessário, instale o programa text2image.
Train:
chmod +x tesstrain.sh
training/tesstrain.sh --fonts_dir /usr/share/fonts --lang <lang> --linedata_only --noextract_font_properties --langdata_dir ../langdata --tessdata_dir ../tessdata --output_dir ~/tesstutorial/<lang>_train --fontlist "<font>"
(também ajustar o caminho para tessdata e langdata, se necessário)
OBSERVAÇÃO 1: Você pode treinar com mais de uma fonte ao mesmo tempo, passando as fonte no parâmetro --fontlist, Exemplo: --fontlist "" “”.
OBSERVAÇÃO 2: caso seja retornado um erro semelhante a “ERROR: /tmp/tmp.j48OEyDg92/por/por.Arial_Bold.exp0.box não existe ou não é possível ler”: É possível que a fonte passada como parâmetro em --fontlist, ou não foi instalada, ou ela está com o seu nome diferente. Ou que na pasta tessdata esteja faltando eng.traineddata e/ou o seu .traineddata escolhido.
Eval:
training/tesstrain.sh --fonts_dir /usr/share/fonts --lang <lang> --linedata_only --noextract_font_properties --langdata_dir ../langdata --tessdata_dir ./tessdata --fontlist "<font>" --output_dir ~/tesstutorial/<lang>_eval
OBSERVAÇÃO 3: Você pode treinar com mais de uma fonte ao mesmo tempo, passando as fonte no parâmetro --fontlist, Exemplo: --fontlist "" “”.
Fine tuning:
sudo mkdir -p ~/tesstutorial/<font>
sudo training/combine_tessdata -e tessdata/<lang>.traineddata ~/tesstutorial/<font>/<lang>.lstm
sudo training/lstmtraining --model_output ~/tesstutorial/<font>/<font> --continue_from ~/tesstutorial/<font>/<lang>.lstm --traineddata tessdata/<lang>.traineddata --train_listfile ~/tesstutorial/<lang>_eval/<lang>.training_files.txt --max_iterations 400
OBSERVAÇÃO 4: É recomendado que você troque o parâmetro --max_iterations 400 por --target_error_rate 0
Combine the output files:
training/lstmtraining --stop_training --continue_from ~/tesstutorial/<font>/<font>_checkpoint --traineddata ~/tesseract-master/tessdata/<lang>.traineddata --model_output ~/tesstutorial/<lang>.traineddata
OBSERVAÇÃO 5: Caso retorne o seguinte erro: “Omgr_.Init(traineddata_path.c_str()):Error:Assert failed:in file ../lstm/lstmtrainer.h, line 110 Segmentation fault (core dumped)”, é provável que você esteja passando o .traineddata errado, ou o caminho para ele esteja errado. Verifique este parâmetro: ~/tesseract-master/tessdata/.traineddata, pois .traineddata deve ser o mesmo que você usou desde o início.
Pronto! O seu arquivo traineddata estará salvo aqui: ~/tesstutorial/.traineddata