介紹 Tesseract OCR 這款強大的光學字元辨識工具

 說明 Tesseract OCR v5 的更新重點，並詳細介紹 Tesseract OCR 這款強大的光學字元辨識工具。

Tesseract OCR v5 (2021年發布) 的主要更新亮點

誠如您所提及，Tesseract OCR 於 2021 年正式發布了第 5 版，這是一個重要的里程碑。相較於第 4 版主要引入 LSTM (長短期記憶) 神經網路模型，第 5 版的核心目標在於提升效能、易用性與訓練流程的現代化。

主要的改進可以歸納為以下幾點：

1. 更快的效能：v5 版本在內部引擎上進行了多項重構與優化，特別是針對 "fast" 整數版本的模型。這使得 v5 在許多情況下的辨識速度比 v4 大幅提升，同時在某些場景下還能維持甚至超越 v4 的辨識準確率。對於需要處理大量文件或進行即時辨識的應用來說，這項改進至關重要。

2. 強化的由右至左 (RTL) 語言支援：過去，對於阿拉伯語、希伯來語、波斯語等由右至左書寫的語言，排版與文字順序的處理一直是 OCR 技術的一大挑戰。v5 版本在這個方面投入了大量精力進行優化，顯著改善了對這類語言的辨識準確率與文字流的正確性。

3. 現代化且更友善的訓練流程：Tesseract 的訓練過程向來較為複雜。v5 版本對訓練腳本和流程進行了大幅度的改進，使其更加現代化、易於理解與使用。開發者現在可以更輕易地利用自己的資料集來訓練或微調 (fine-tune) 模型，以適應特定的字體、圖像品質或專業領域的需求。

4. 字庫 (tesstraining) 的自動化與標準化：為了簡化訓練過程，v5 引入了新的工具與腳本，可以更自動化地從 Unicode 文字或字型檔案中生成訓練所需的圖像資料 (.tif/.box 檔案)。

5. 廢棄舊版引擎 (Legacy Engine)：Tesseract 5 完全移除了在第 3 版及更早版本中使用的傳統辨識引擎。現在，Tesseract 專注於基於 LSTM 神經網路的現代化辨識核心。這也意味著過去使用 -oem 0 參數的舊版模式將不再支援。

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Tesseract OCR 全面介紹

什麼是 Tesseract OCR？

Tesseract 是一個開源的光學字元辨識 (Optical Character Recognition, OCR) 引擎，可以說是目前世界上最著名、最廣泛使用的 OCR 工具之一。它的主要功能是將圖片中的文字轉換為可編輯、可搜尋的純文字或結構化文字。

Tesseract 最初由惠普 (Hewlett-Packard) 於 1985 年至 1994 年間開發，作為其平板掃描器產品的商業軟體。在當時，它的辨識精準度已達頂尖水準。2005 年，惠普將其開源，並自 2006 年起由 Google 接手維護與開發至今。

核心技術演進

• v3 之前 (傳統影像處理)：早期的 Tesseract 主要依賴傳統的影像處理技術，例如邊緣偵測、輪廓分析、特徵提取等方法來辨識字元。這個方法對於印刷清晰、字體標準的文件效果不錯，但對手寫、雜訊多或字體特殊的圖片辨識能力有限。

• v4 之後 (深度學習)：從第 4 版開始，Tesseract 引入了基於 LSTM (長短期記憶) 的神經網路模型。這是一個革命性的轉變，讓 Tesseract 從傳統的影像處理演算法轉向了深度學習。LSTM 特別擅長處理序列資料 (如一行文字)，因此能更好地利用上下文語意來判斷字元，大幅提升了對複雜場景、多樣字體和語言的辨識準確率。

主要功能與特色

• 多語言支援：Tesseract 支援超過 100 種語言，包含繁體中文、簡體中文、日文、韓文等亞洲語言，以及前面提到的 RTL 語言。

• 多種輸出格式：辨識結果可以輸出為純文字 (.txt)、hOCR (帶有位置和格式資訊的 HTML)、PDF (將圖片轉換為可搜尋文字的 PDF)、TSV (Tab-separated values) 等格式。

• 版面分析 (Page Segmentation)：它能夠自動分析圖片的版面配置，辨識出段落、文字行、單字，甚至能處理多欄位的版面。

• 跨平台：可在 Windows, macOS, Linux 等主流作業系統上運行。

• 命令列工具與 API：Tesseract 本身提供了一個簡單易用的命令列介面 (CLI)，同時也提供 API (如 libtesseract)，讓開發者可以輕鬆地將其整合到自己的應用程式中 (例如 Python 的 pytesseract 套件就是一個廣受歡迎的封裝)。

• 高度可自訂化：使用者可以透過訓練自己的語言模型來辨識特殊的字體、符號，或是在特定領域 (如車牌、發票、古籍) 達到更高的準確率。

典型應用場景

Tesseract 的應用非常廣泛，涵蓋了各行各業：

• 文件數位化：將紙本文件、書籍、報告掃描後轉換為可搜尋的電子檔案。

• 車牌辨識：應用於停車場管理、交通執法系統。

• 發票與收據辨識：自動擷取發票號碼、金額、日期等資訊，用於會計自動化。

• 名片辨識：快速將名片上的聯絡資訊存入通訊錄。

• 輔助技術：幫助視障人士「閱讀」實體世界中的文字。

總結來說，Tesseract OCR 是一款功能強大、歷史悠久且不斷進化的開源工具。從 v4 引入深度學習，到 v5 的效能優化與易用性提升，它始終是開發者與企業在處理文字辨識需求時的首選方案之一。