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我已经阅读了 this 的答案问题。
我有一系列包含 3-10 个字符的单词的图像。它们是在计算机本身上创建的图像，因此图像质量一致且图像上没有任何噪点。字体非常大(大约 30 像素高)。这对于 tesseract 来说已经很容易准确读取了，但是我可以使用哪些技术来提高速度，即使只是提高几毫秒？
字符集仅包含大写字母。由于本例中的 OCR 任务非常具体，如果我用这种特定的字体和字体大小训练 tesseract 引擎会有帮助还是太过分了？
编辑以包含样本
除了 tesseract 之外，是否还有其他可以提供更好性能的 C/C++ 解决方案？使用 OpenCV 可以更快地完成吗？与 Linux 兼容者优先。
示例
最佳答案
如果所有字母的大小和样式都相同，您可以尝试一些非常简单的操作，例如运行 Blob 检测，然后对单个字母进行模板匹配。我不确定它与 tesseract 相比如何，但这是一个非常简单的实验。 (此外，降低分辨率会加快速度......)你也可以看看这个问题:Simple Digit Recognition OCR in OpenCV-Python , 可能是相关的
关于c++ - 提高特定任务的 tesseract 性能，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/20898398/
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