Tesseract
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它们转换为文本。它最初由HP（惠普公司）开发，后来由Google维护和更新。
Tesseract引擎采用了先进的图像处理和机器学习技术，能够处理各种图像文件格式，如JPEG、PNG、TIFF等。它支持多种语言，并且在多个平台上均可使用，包括Windows、Mac OS和Linux。
主要功能[ ]
文字内容转换[ ]
Tesseract的核心功能就是将图像中的文字内容转换为可编辑的文本数据。无论是印刷体还是手写体文字，Tesseract都能凭借其强大的识别能力，轻松应对。这得益于它采用了先进的图像处理、特征提取和机器学习技术，使得文字识别的过程既快速又准确。
处理文件格式[ ]
Tesseract还能处理各种图像文件格式，如JPEG、PNG、TIFF等，用户无需担心图像格式的兼容性问题，只需将图像输入Tesseract，它便能自动进行识别并转换为文本。
高级特性[ ]
除了基本的文字识别和提取功能外，Tesseract还提供了一些高级特性。例如，它支持文本方向检测和自动校正，可以自动识别和修复图像中的文字方向，使得识别结果更加准确。同时，Tesseract还支持多种语言模型，可以根据需要加载不同的语言模型来提高识别准确性。
主要仓库[ ]
1、tesseract：这是 Tesseract OCR 引擎的主仓库，包含了引擎的核心代码和主要功能。它是整个项目的基础，负责图像预处理、字符识别以及后处理等操作，以实现高效的文本提取。
2、tesstrain：这个仓库用于训练 Tesseract 的 LSTM（长短期记忆）模型。通过使用 make 工具，用户可以方便地构建和训练自己的 LSTM 模型，以适应不同的应用场景和字符集。
3、tessdata：这个仓库包含了经过训练的模型数据，这些模型支持传统的 OCR 引擎和 LSTM OCR 引擎。用户可以从这个仓库中获取已经训练好的模型，以便在自己的项目中使用。
4、tessdata_contrib：这个仓库是用户贡献的非 Google 数据库。它包含了一些由社区成员提供的、针对特定语言或字符集的模型数据。这对于那些需要识别非标准字符或语言的用户来说非常有用。
5、langdata_lstm：这个仓库存放了用于 LSTM 模型训练的数据。这些数据包括字符集、字体样式、语言规则等，它们是构建和训练准确模型的关键组成部分。
6、tessdata_fast：这个仓库提供了经过训练的 LSTM 模型的快速整数版本。这些模型在保持一定准确性的同时，减少了计算资源和时间的消耗，适用于对性能要求较高的场景。
7、tessdata_best：这个仓库包含了最准确（也是通常最大）的 LSTM 模型。这些模型经过精细的训练和优化，提供了最高的识别准确率，但可能需要更多的计算资源和时间。它们适用于对识别准确性有极高要求的场景。