简介

Tesseract是一个开源的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本，目前已支持60多种语言（包括中文）。 Tesseract最初由HP公司开发，后来由Google维护。

 

下载

从https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki下载tesseract安装包。

从https://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/下载jTessBoxEditor训练工具。

ps：由于jTessBoxEditor是用Java开发的，需要安装Java虚拟机才能运行。

 

使用默认语言库识别

Tesseract安装成功后会在相应磁盘上生成一个Tesseract-OCR目录。通过目录下的tesseract.exe程序就可以对图像字符进行识别了。

准备待识别的图像

打开cmd命令行，定位到Tesseract-OCR目录，输入命令：

tesseract.exe test.jpg output_test -l eng

【语法】:  tesseract imagename outputbase [-l lang] [-psm pagesegmode] [configfile…]

imagename为目标图片文件名，需加格式后缀；outputbase是转换结果文件名；lang是语言名称（在Tesseract-OCR中tessdata文件夹可看到以eng开头的语言文件eng.traineddata），如不标-l eng则默认为eng（英语）。

打开识别结果

识别率还不是很高，那有没有什么方法来提供识别率呢？Tesseract提供了一套训练样本的方法，用以生成自己所需的识别语言库。

 

样本训练

安装jTessBoxEditor

将之前下载的安装包解压安装即可。

准备样本图片

合并样本图像

运行jTessBoxEditor工具，在点击菜单栏中Tools--->Merge TIFF。在弹出的对话框中选择样本图像（按Shift选择多张），合并成num.font.exp0.tif文件

生成Box File文件

将num.font.exp0.tif文件复制到Tesseract-OCR安装目录，执行命令

tesseract.exe num.font.exp0.tif num.font.exp0 batch.nochop makebox

生成的BOX文件为num.font.exp0.box，BOX文件为Tessercat识别出的文字和其坐标。

注：Make Box File 文件名有一定的格式，不能随便乱取名字，命令格式为：

tesseract [lang].[fontname].exp[num].tif [lang].[fontname].exp[num] batch.nochop makebox 

其中lang为语言名称，fontname为字体名称，num为序号，可以随便定义。

文字校正

运行jTessBoxEditor工具，点击菜单栏中Box Editor--->Open，在弹出的对话框中选择之前生成的num.font.exp0.tif，点击打开（必须将上一步生成的.box和.tif样本文件放在同一目录）。

如下图所示。可以看出有些字符识别的不正确，可以通过该工具手动对每张图片中识别错误的字符进行校正。校正完成后保存即可。

定义字体特征文件

Tesseract-OCR3.01以上的版本在训练之前需要创建一个名称为font_properties的字体特征文件。

font_properties不含有BOM头，文件内容格式如下：

<fontname> <italic> <bold> <fixed> <serif> <fraktur>

其中fontname为字体名称，必须与[lang].[fontname].exp[num].box中的名称保持一致。<italic> 、<bold> 、<fixed> 、<serif>、 <fraktur>的取值为1或0，表示字体是否具有这些属性。

这里在样本图片所在目录下创建一个名称为font_properties的文件，用记事本打开，输入以下下内容：

font 0 0 0 0 0  

这里全取值为0，表示字体不是粗体、斜体等等。

生成语言文件

在Tesseract-OCR目录下创建一个批处理文件，输入如下内容：

rem 执行改批处理前先要目录下创建font_properties文件  
  
echo Run Tesseract for Training..  
tesseract.exe num.font.exp0.tif num.font.exp0 nobatch box.train  
  
echo Compute the Character Set..  
unicharset_extractor.exe num.font.exp0.box  
mftraining -F font_properties -U unicharset -O num.unicharset num.font.exp0.tr  
  
echo Clustering..  
cntraining.exe num.font.exp0.tr  
  
echo Rename Files..  
rename normproto num.normproto  
rename inttemp num.inttemp  
rename pffmtable num.pffmtable  
rename shapetable num.shapetable   
  
echo Create Tessdata..  
combine_tessdata.exe num.

num.traineddata便是最终生成的语言文件，将生成的num.traineddata拷贝到Tesseract-OCR-->tessdata目录下。可以用它来进行字符识别了。

 

使用训练后的语言库识别

用训练后的语言库识别test.jpg文件， 打开命令行，定位到Tesseract-OCR目录，输入命令：

tesseract.exe test.jpg result -l num

识别结果如如图所示，可以看到识别率提高了不少。

 

 

 

参考：

超级详细的Tesseract-OCR样本训练方法

Tesseract-OCR 字符识别---样本训练

 

标签：样本,OCR,Tesseract,exp0,num,tesseract,font
来源： https://www.cnblogs.com/Jason-Xiang/p/14417210.html