基于opencv的场景文字识别

理论基础：基于论文 “Real-Time Scene Text Localization and Recognition”。
项目实现：opencv3.0 + tesseract，github开源项目。
开发环境：win7 64位+Visual Studio 2012。
先上一张结果图吧：

在release版下，速度还是很快的，识别率还算可以。
实现的难点不在代码，因为早有人实现了，让人崩溃的是各种环境的搭建和源码的编译，下边就记录一下怎么让代码跑起来的。

tesseract的搭建

1. 这里提供各种版本的下载。
2. 需要手动编译源码，主要是生成lib。

3. 本人对linux不熟悉，只有去网上下载已经编译好的含有lib的版本（注意版本对应，我是用的vs2012）。大致的文件结构如下：
   

4. 我在这里遇到了一个问题，没有包含tessdata文件夹。这里给出我的解决办法，下载tesseract安装版本，安装完后将tessdata文件夹拷贝到预编译版本（含有lib文件）的目录下。

5. 配置环境变量，在path中添加 D:\Tesseract-Build\tesseract-vs2012-master\prebuilt\x64，在cmd中进到tesseract.exe的目录，输入tesseract-v，出现如下文字，恭喜已经成功搭建好tesseract。
   

opencv的搭建
1.opencv官网下载，下载好后直接解压即可。
2.下载opencv_contrib
3.编译opencv源码，使用工具cmake。

第一次配置后，需要手动添加extra-module的具体位置。如：D:\opencv-3.0\opencv_contrib-master\modules

添加路径完毕后再次点击configure。搜索tesseract关键字
添加Tesseract_INCLUDE_DIR 路径为 D:/Tesseract-Build/tesseract-vs2012-master/include/tesseract；
Tesseract_LIBRARY 路径为 D:/Tesseract-Build/tesseract-vs2012-master/prebuilt/x64/libtesseract302.lib；
搜索关键字lep，添加Lept_LIBRARY 路径为 D:/Tesseract-Build/tesseract-vs2012-master/prebuilt/x64/liblept168.lib

确保以上3个路径填写正确后，再起点击configure按钮

最后点击generate按钮。最后生成的目录结构如下：

4.用vs2012进行构建。找到cMakeTarget下的INSTALL，右键，选择生成（记得在debug配置下和release配置下分别生成一次）。

在这一步遇到的一些问题。
问题1：vs编译报错”无法找到tesseract/baseapi.h 文件”。
最后解决办法为修改 D:\opencv-3.0\opencv_contrib-master\modules\text\src下的precomp.hpp文件。将

ifdef HAVE_TESSERACT 
include 
include 
endif

修改为：

ifdef HAVE_TESSERACT
include "D:/Tesseract-Build/tesseract-vs2012-master/tesseract-3.02/api/baseapi.h"
include "D:/Tesseract-Build/tesseract-vs2012-master/tesseract-3.02/ccmai/resultiterator.h"**
endif

具体路径为Tesseract源码中相应的文件夹。修改后记得重新在vs中生成一次
问题2：D:\opencv-3.0\opencv_contrib-master\modules\text\src中的erfilter.cpp文件报错。
解决办法为 打开源文件将下列代码修改

最后在重新生成，完成后多了一个install文件夹，所有的lib文件和c++头文件就在里边。

5.opencv环境变量配置。
官方说明文档
添加用户变量 OPENCV_HOME : D:\opencv-3.0\manual_build\install\x64\vc11，特别注意版本对应vs2012对应的是vc11。
添加系统变量 path ： %OPENCV_HOME%\bin。

6.opencv在vs2012中的配置。
官方说明文档
新建win32控制台应用

配置64位编译环境(32位可以跳过此步骤)

在视图->其他窗口->找到 属性管理器（debug和release版本都要配置一次）
通用属性-> c/c++->附加包含目录

通用属性->连接器->常规

通用属性->连接器->输入（将D:\opencv-3.0\manual_build\install\x64\vc11\lib目录下的文件名按debug版本和release版本分别添加即可）

至此环境搭建完毕，可以运行代码了。本文主要记录了如何在windows环境下运行opencv的文字识别模块，在接下来的工作中还需深入研究论文、读懂源码。力求做出一些改进
写在儿童节的今天 –2016.6.1