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小白配置思源笔记本地 OCR（可能是手把手）

本贴最后更新于 536 天前，其中的信息可能已经时移世异

最近选择换用了思源作为主力笔记软件，惊喜的发现思源居然支持 OCR 功能，但是 OCR 是基于 Tessercat 的方案，安装比较复杂，作为一个小白，记录下来，以备不时之需。

安装 Tessercat

首先，需要前往下载 Tessercat OCR Windows ：点击前往（安装包是按照时间顺序排列的，因此翻到最后下载就可）。

下载完成后双击安装，语言选择英语（别的也看不懂）。

请在这里寻找你需要添加识别的语言

大部分人应该都是添加简体中文，这里有两个，我百度了一下，vertical 貌似是竖排的意思

记住自己的安装目录哦，后面还会考的。

配置环境变量

这部分，我是参考下面这篇文章来操作的，会不会有多余的步骤我也看不懂，只能期待有大佬指出了

Tesseract-OCR-02-Tesseract-OCR 的安装与 环境变量配置

在控制面板里找到 [系统属性]，不过我就偷懒直接搜 [编辑系统环境变量] 了

点击框红的 [环境变量] 按钮

下面两张图一起看哦，分别在自己的用户变量和系统变量的 Path 里添加你 Tessercat 的安装目录，如果你和我一样没改的话，就直接复制粘贴我的就好了，两个都有添加哦（教程这么写的，如果有多余步骤还请大佬们指正）

C:\Program Files\Tesseract-OCR

随后在系统变量里，新建一个变量名称为：TESSDATA_PREFIX

值为：刚才路径加上 \tessdata

如果你和我一样是默认路径的话，那就是下面的

C:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata

这样的话，OCR 功能就配置好了，重新打开思源笔记，就可以进行 ocr 了。

当然，在这里你也可以参考 思源笔记用户指南 ，对环境变量做进一步配置。

  • 思源笔记

    思源笔记是一款隐私优先的个人知识管理系统，支持完全离线使用，同时也支持端到端加密同步。

    融合块、大纲和双向链接，重构你的思维。

    22020 引用 • 87823 回帖 • 3 关注
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请教图片 OCR 怎么用？ • wilsons
OCR 支持设置 api，一键全部识别，OCR 内容内置于图片，支持搜索 • Lanternight
10 感谢
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小白配置思源笔记本地 OCR（可能是手把手）

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  • jpanda •
    订阅者

    首先我们可以借助于 brew 工具安装 tesseract。

    brew install tesseract

    安装完成后，使用命令可以发现本地还没有语言数据：

    image.png

    我们可以从下面几个地址下载语言模型,下面给出的模型识别速度由快到满，准确率由低到高：

    根据上图的第一行报错，我的模型默认加载目录为/opt/local/share/tessdata/，但你的目录地址大概率和我不一致，如果不想使用该目录，可以自己创建一个目录，然后使用一个名为 TESSDATA_PREFIX 的环境变量指向该目录。

    可以通过执行下面的命令配置该环境变量，注意修改目录地址:

    echo "TESSDATA_PREFIX=你的目录地址">~/.bashrc

    当然，我们也可以同时创建多个目录，将不同的模型放到不同的目录下，并通过 TESSDATA_PREFIX 环境变量进行切换。

    接下来就是下载将模型存放到你的加载目录中去了,这里建议找个多线程下载工具进行下载，我看了下 best 包，该包解压前 1.77GB，当然也可以直接使用 git 命令直接将文件 clone 到对应的目录下。

    如果不需要使用多个模型，建议直接进行下面操作即可：

    首先移除掉模型目录下的所有文件，否则 git 命令会执行失败,这里不提供脚本，是考虑到很多新手低估了 rm 命令的能力，所以建议通过 finder 移除

    # 首先移除掉模型目录下的所有文件，这里不提供脚本，是考虑到很多新手，所以建议通过finder移除
# 切换到模型目录下
cd /opt/local/share/tessdata/
# 然后将模型直接clone到本目录下
sudo git clone --depth=1  https://ghproxy.com/https://github.com/tesseract-ocr/tessdata_best.git .

    如果你不需要多模型，进行到这一步就结束了，你的模型已经可以使用了。

    如果你想要同时保留多个模型，可以通过下面的方式，首先还是新建一个空目录，然后切换到该目录，将不同的模型 clone 到该目录下：

    这里为了加速下载，我使用了 https://ghproxy.com/进行加速。

    sudo git clone --depth=1  https://ghproxy.com/https://github.com/tesseract-ocr/tessdata_fast.git
sudo git clone --depth=1  https://ghproxy.com/https://github.com/tesseract-ocr/tessdata.git
sudo git clone --depth=1  https://ghproxy.com/https://github.com/tesseract-ocr/tessdata_best.git

    然后你就会在该目录下得到三个模型分别对应的文件夹：

    testdata
testdatabest
testdatafast

    然后修改环境变量 TESSDATA_PREFIX 的值使其对应一个具体的模型目录，还是以 testdatabest 为例：

    #TESSDATA_PREFIX=你的目录地址/testdatafast
#TESSDATA_PREFIX=你的目录地址/testdata
TESSDATA_PREFIX=你的目录地址/testdatabest
  • 其他回帖
  • Reader • • 1
    付费者 支持者 捐赠者

    步骤很详细，我提一个小点，这样下载下来的 OCR 数据包是 fast 数据包，也就是相对来说 OCR 速度最快但是不太准确

    如果想要相对更高的识别率，可以在下载完之后去 tessdata 的安装目录把 fast 数据包替换成 best 数据包，识别准确率会有一定程度的上升

    参考来源：三组 tessdata 数据包对比

    image.png

    2 回复
  • jpanda •
    订阅者

    如果你不使用 brew 工具，也可以使用 macports 进行安装，点击查看官方文档。

    使用 macports 的的方法官网中已经给出了，执行下面命令即可：

    sudo port install tesseract

    同时，使用 macports 工具也可以直接下载指定的语言模型，有效模型可以在 上查看，或者你也可以参考前面安装语言模型的方法，手动处理模型，这里就不赘述了，再给一个 macports 配置国内源的脚本吧：

    # 将原本的默认源替换成清华源
sudo sed -i '' 's@^#\{0,1\}rsync://.*$@rsync://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/macports/release/tarballs/ports.tar [default]@' /opt/local/etc/macports/sources.conf
# 修改rsync_server和rsync_dir
sudo sed  -e '
/^#\{0,1\}rsync_server/c \ 
rsync_server    mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn
/^#\{0,1\}rsync_dir/c \ 
rsync_dir    macports/release/tarballs/base.tar' macports.conf
# 更新源
sudo port -v selfupdate
  • Momowuwen •
    付费者

    难得有这么详细的手把手指导教程，对于很多的小白用户太有用了。

    可惜我的是 macos 系统，有没有人能出一个 macos 系统的教程呀？

    3 回复
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feihuo
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