Tesseract - Historial de revisiones

EDUARDOGARCIAVALLEJO: Fixes a las categorías, al bloque de código e introducción

2024-02-07T12:53:40Z

Fixes a las categorías, al bloque de código e introducción

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	~~<blockquote>~~En el proyecto de SmartEcoSchool implementaremos dos tipos distintos de instalación: una invasiva y otra no invasiva. La instalación no invasiva se fundamenta en la tecnología OCR para analizar la lectura de los contadores de agua y luz, y enviar al servidor los datos donde serán procesados y servidos a los distintos kioskos instalados en el centro. Para la lectura de la foto, utilizaremos Tesseract implementado en Python.~~</blockquote>~~		En el proyecto de SmartEcoSchool implementaremos dos tipos distintos de instalación: una invasiva y otra no invasiva. La instalación no invasiva se fundamenta en la tecnología OCR para analizar la lectura de los contadores de agua y luz, y enviar al servidor los datos donde serán procesados y servidos a los distintos kioskos instalados en el centro. Para la lectura de la foto, utilizaremos Tesseract implementado en Python.

	== Instalación Windows ==		== Instalación Windows ==
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	El contenido del script quedaría tal que:		El contenido del script quedaría tal que:
			<blockquote>
			<code>from PIL import Image

	~~<code>from PIL~~ import ~~Image</code>~~		import pytesseract

	<code>~~import pytesseract~~</~~code~~>		print(pytesseract.image_to_string(Image.open('test.png')))</code>
			</blockquote>

	~~<code>print(pytesseract~~.~~image_to_string(Image.open(~~'~~test~~.~~png')))</code>~~		Si todo ha salido correctamente, al ejecutar este script deberíamos ver por la consola lo que el motor OCR interpreta de la imagen. En caso de que la lectura no sea correcta, entonces tendremos que hacerle un '''preprocesado a la imagen'''.

	Si todo ha salido correctamente, al ejecutar este script deberíamos ver por la consola lo que el motor OCR interpreta de la imagen. En caso de que la lectura no sea correcta, entonces tendremos que hacerle un '''preprocesado a la imagen'''.		[[Categoría:SmartEcoSchool]]
	[[~~index.php?title=~~Categoría:SmartEcoSchool]]		[[Categoría:OCR]]
	[[~~index.php?title=~~Categoría:OCR]]

EDUARDOGARCIAVALLEJO: /* Testeando la implementación de Tesseract en Python */

2024-02-07T12:49:22Z

Testeando la implementación de Tesseract en Python

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-En el proyecto de SmartEcoSchool implementaremos dos tipos distintos de instalación: una invasiva y otra no invasiva. La instalación no invasiva se fundamenta en la tecnología OCR para analizar la lectura de los contadores de agua y luz, y enviar al servidor los datos donde serán procesados y servidos a los distintos kioskos instalados en el centro. Para la lectura de la foto, utilizaremos Tesseract implementado en Python.
+<blockquote>En el proyecto de SmartEcoSchool implementaremos dos tipos distintos de instalación: una invasiva y otra no invasiva. La instalación no invasiva se fundamenta en la tecnología OCR para analizar la lectura de los contadores de agua y luz, y enviar al servidor los datos donde serán procesados y servidos a los distintos kioskos instalados en el centro. Para la lectura de la foto, utilizaremos Tesseract implementado en Python.</blockquote>
 == Instalación Windows ==
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 == Testeando la implementación de Tesseract en Python ==
-TODO
+Con PyTesseract y el motor OCR instalados en nuestra máquina, vamos a escribir un pequeño script en Python para comprobar que todo funciona correctamente. Para escribir este script podemos utilizar cualquier editor de código, como '''Visual Studio Code''' o '''PyCharm'''.
 [[Categoría:SmartEcoSchool]]
-[[Categoría:OCR]]
+# Creamos un nuevo fichero de extensión '''.py'''.

EDUARDOGARCIAVALLEJO: Añadida sección de Categorías

2024-02-06T13:55:49Z

Añadida sección de Categorías

← Revisión anterior		Revisión del 15:55 6 feb 2024
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	== Testeando la implementación de Tesseract en Python ==		== Testeando la implementación de Tesseract en Python ==
	TODO		TODO
			[[Categoría:SmartEcoSchool]]
			[[Categoría:OCR]]

EDUARDOGARCIAVALLEJO: Documentación del OCR utilizado en el proyecto de SmartEcoSchool.

2024-02-06T13:54:04Z

Documentación del OCR utilizado en el proyecto de SmartEcoSchool.

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En el proyecto de SmartEcoSchool implementaremos dos tipos distintos de instalación: una invasiva y otra no invasiva. La instalación no invasiva se fundamenta en la tecnología OCR para analizar la lectura de los contadores de agua y luz, y enviar al servidor los datos donde serán procesados y servidos a los distintos kioskos instalados en el centro. Para la lectura de la foto, utilizaremos Tesseract implementado en Python.

== Instalación Windows ==
La implementación real de la instalación no invasiva se realizará en una Raspberry PI, pero también es necesario saber instalar Tesseract en una máquina Windows para poder testear en nuestro entorno de trabajo la lectura de la imagen.

# Descargamos el motor OCR de Tesseract [https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki aquí].
# Ejecutamos y completamos el asistente de instalación. Añadiremos todos los opcionales a la instalación (el opcional más opcional es el de entrenamiento del OCR).
# Añadimos la ruta donde hemos instalado Tesseract OCR a la variable de entorno PATH.
## Abrimos el menú Windows y buscamos '''Editar las variables de entorno del sistema'''.
## Clicamos en el botón '''Variables de entorno...'''
## Buscamos la variable Path en '''Variables del sistema''' y clicamos en editar.
## Le damos a '''Nuevo''' y añadimos la ruta de la instalación de Tesseract OCR.
# Abrimos una consola de comandos, y escribimos '''tesseract -v'''. Si vemos la versión instalada, estará todo correctamente.

== Instalación Python Wrapper ==
Con Tesseract instalado en nuestra máquina, necesitamos podemos ejecutarlo desde Python para no depender de la consola de comandos y para poder preprocesar las imágenes. Para esto, usaremos '''PyTesseract'''.

# Descargamos Python desde la [https://www.python.org/downloads/ página oficial].
# Ejecutamos y completamos el asistente de instalación. No necesitamos cambiar el tamaño máximo de las variables Path, y podemos instalarlo de manera Global o para el usuario actual.
## Comprobamos que Python esté añadido a la variable de entorno Path. Si no, tenemos que añadir el directorio donde esté el ejecutable llamado '''python'''.
## Comprobamos también que Pip esté en nuestra variable de entorno Path. La ruta del Pip está en la subcarpeta '''Scripts''' que se encuentra en el directorio con el ejecutable python.
# Instalamos PyTesseract mediante el comando de consola '''pip install pytesseract'''

== Testeando la implementación de Tesseract en Python ==
TODO