超级详细的Tesseract-OCR样本训练方法

Tesseract-OCR样本训练方法

一、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。

二、下载

1.从https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki下载tesseract安装包,目前最新的版本是tesseract-ocr-w64-setup-v4.0.0.20181030.exe。

2.从https://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/下载jTessBoxEditor训练工具，目前最新的版本是jTessBoxEditor-2.2.0.zip。

3.由于jTessBoxEditor是用Java开发的，需要安装Java虚拟机才能运行。从https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html下载Java JDK,目前最新的版本事jdk-8u191-windows-x64.exe。

三、安装tesseract

1.双击tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe运行。

2.点击Next。

3.I accept the terms of the License Agreement前的复选框打勾，点击Next。

4.Install for anyone using this computer前的复选框打勾，点击Next。

5.选择需要安装的内容，点击Next。

6.点击Browse…选择安装路径，默认安装在C:\Program Files(x86)\Tesseract-OCR，点击Next。

7.点击Install。

8.等待安装完成。

9.点击Next。

10.Show README前的复选框取消打勾，点击Finish。

四、安装Java JDK

1.双击jdk-8u191-windows-x64.exe运行。

2.点击下一步。

3.点击更改。

4.输入安装路径后，点击确定。

5.点击下一步。

6.等待安装完成。

7.点击关闭。

五、配置Java环境变量

1.此电脑右键。

2. 点击属性。

3.点击高级系统设置。

4.选择高级->环境变量。

5.点击新建。

6.变量名输入JAVA_HOME，变量值输入JDK安装目录，点击确定。

7.系统变量中,选择Path，点击编辑。

8.点击新建。

9.输入%JAVA_HOME%\bin，点击确定。

10.点击确定。

11.点击确定。

12.重启电脑。

六、安装jTessBoxEditor

1.解压

2.双击jTessBoxEditor-2.2.0

3.双击jTessBoxEditor

4.双击jTessBoxEditor,jar运行

5.出现以下界面则安装成功。

七、制作训练样本

1. 运行jTessBoxEditor工具，点击Tools。

2.点击Merge TIFF。

3.文件类型选择All Image Files，选择样本图片，点击打开。

4.文件名输入num.font.exp0.tif，文件类型选择TIFF，点击保存。

5.点击确定。

6. 将num.font.exp0.tif文件复制到Tesseract-OCR安装目录。

7. 生成Box File文件。打开cmd命令行，以管理员身份运行。

8.进入Tesseract-OCR安装目录。

9.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Tesseract识别出的字符及其坐标。

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。

10. 将上一步生成的.box和.tif样本文件放在同一目录。我是放在Tesseract-OCR默认安装目录下。

11.运行jTessBoxEditor工具，点击Box Editor。

12.点击Open。

13.选择之前生成的num.font.exp0.tif，点击打开。

14. 可以看出有些字符识别的位置不准确，可以通过该工具手动对每张图片中识别错误的字符和位置进行校正。校正完成后保存即可。

注: 这里必须修改识别错误的字符，否则做出来的traineddata文件也是错的。可以在下面的界面中修改并保存，也可以直接在traineddata文件中修改。

15. 定义字体特征文件。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。

16. 生成语言文件。在样本图片所在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.

17. 执行批处理文件, num.traineddata便是最终生成的语言文件,将生成的num.traineddata拷贝到程序的样本文件夹里,就可以使用了。