Comment personnaliser l'entraînement des polices pour Tesseract 5 en C#
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Comment personnaliser l'entraînement des polices pour Tesseract 5 en C#
Kannapat Udonpant
avril 16, 2025
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Dans ce tutoriel, nous parcourons le processus de formation de Tesseract 5 OCR avec des polices personnalisées. En commençant par télécharger IronOCR pour Windows, nous établissons un environnement Linux en utilisant WSL et Ubuntu pour un entraînement de test efficace. Le tutoriel détaille les commandes pour installer les paquets et bibliothèques requis, assurant une configuration fluide. Les polices personnalisées sont intégrées en copiant les fichiers dans les répertoires désignés et en mettant à jour les fichiers de configuration. En utilisant les dépôts GitHub, nous téléchargeons et préparons les fichiers de tutoriel nécessaires, en ajustant les chemins et paramètres pour intégrer des polices personnalisées. Le guide explique comment générer des fichiers image au format box et TIFF, essentiels pour l'entraînement, et modifie les extensions de fichiers pour la compatibilité. En remplaçant les données d'entraînement par défaut par des fichiers améliorés provenant de GitHub, nous créons un fichier de données de formation de polices personnalisé. Le processus d'entraînement, défini pour 100 itérations, est mis en lumière, avec des recommandations pour augmenter le nombre d'itérations et les ensembles d'entraînement pour améliorer la précision. Ce tutoriel complet garantit que les utilisateurs peuvent former efficacement des systèmes OCR pour reconnaître des polices personnalisées, améliorant ainsi l'utilité des bibliothèques OCR.
Avant de devenir ingénieur logiciel, Kannapat a obtenu un doctorat en ressources environnementales à l'université d'Hokkaido au Japon. Tout en poursuivant ses études, Kannapat est également devenu membre du Vehicle Robotics Laboratory, qui fait partie du Department of Bioproduction Engineering (département d'ingénierie de la bioproduction). En 2022, il a mis à profit ses compétences en C# pour rejoindre l'équipe d'ingénieurs d'Iron Software, où il se concentre sur IronPDF. Kannapat apprécie son travail car il apprend directement auprès du développeur qui écrit la majeure partie du code utilisé dans IronPDF. Outre l'apprentissage par les pairs, Kannapat apprécie l'aspect social du travail chez Iron Software. Lorsqu'il n'écrit pas de code ou de documentation, Kannapat peut généralement être trouvé en train de jouer sur sa PS5 ou de revoir The Last of Us.
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