Tesseract字库训练说明
tesseract-ocr训练
这些天由于工作需要，需要对验证码进行识别，当然验证码识别是老问题了，这里介绍了google开源项目Tesseract-OCR3.01对于验证码的识别。
对于这款开源项目，要想彻底搞清楚这款开源OCR软件的来龙去脉，还得看Google开源项目的说明：/p/tesseract-ocr/wiki/TrainingTessera ct3，这里就不罗嗦了。
我使用的是最新的3.01版本的。
训练所需准备：1.下载并安装3.01版本的tesseract。
事实上并不需要安装这步骤，我下载的是压缩包版，解压即可，这里我解压到E:\Tesseract-ocr目录。
2.下载并安装jTessBoxEditor工具，这是一个Box file editors，用来编辑训练文件的，直接下载地址在这里。
这个软件是用java写的，运行需要安装jre，好在这个东西比.net好装多了，怎么运行可以见它的r eadme文件。
3.当然也可以用cowboxer1.01.exe这个工具，他也是Box file编辑工具，在实际应用中，最好将这两个工具结合。
4.接下来要训练一个新的语言（自定义语言或者某种自然语言都可以）对应的traineddata文件，需要产生下列过程文件：• cnlp.config• cnlp.unicharset• cnlp.unicharambigs• cnlp.inttemp• cnlp.pffmtable• cnlp.normproto• cnlp.punc-dawg• cnlp.word-dawg• cnlp.number-dawg• cnlp.freq-dawg在这八个文件中，红色标示的是必须的，其他的文件可选。
当这些文件都准备好之后，再使用combine_tessdata进行最后的合并工作，生成cnlp.trainedda ta，这个文件就是最终训练出来语言库。
下面再来说一下如何产生上述的文件：1、获取一个训练图片（*.tif）这里采用铁道部购票系统中的验证码，将这个验证码下载后，用上文提到的jTessBoxEditor工具将其转换为tif文件，或者直接重命名也可以。
tesseract 使用示例
Tesseract 使用示例一、简介Tesseract 是一个由Google 维护的开源OCR（光学字符识别）工具，它可以识别多种格式的图像文件并将它们转换为文本。
本文档将为您提供关于如何使用Tesseract 的详细指南，包括安装、配置和使用等方面的信息。
二、安装Tesseract2.1 Windows 系统在Windows 系统上，您可以通过以下步骤安装Tesseract：1. 下载Tesseract 安装程序：访问Tesseract官网并根据您的系统架构选择合适的安装程序。
2. 运行安装程序：双击下载的安装程序并按照提示完成安装过程。
3. 配置环境变量：将Tesseract 安装目录添加到系统的环境变量中，以便在命令行中使用。
2.2 macOS 系统在macOS 系统上，您可以通过Homebrew 安装Tesseract：1. 打开终端。
2. 输入以下命令并回车：`brew install tesseract`。
3. 等待安装完成。
2.3 Linux 系统在Linux 系统上，您可以使用包管理器安装Tesseract。
以Ubuntu 为例：1. 打开终端。
2. 输入以下命令并回车：`sudo apt-get install tesseract-ocr`。
3. 输入密码并回车。
4. 等待安装完成。
三、配置Tesseract在使用Tesseract 之前，您需要配置一些参数以满足您的需求。
以下是一些常见的配置选项：`--oem`：使用默认的OCR 引擎。
`--psm`：设置页面分割模式，共有8 种模式可选。
`--lang`：设置识别的语言，例如：`eng` 表示英语，`chi_sim` 表示简体中文。
四、使用Tesseract4.1 命令行使用在命令行中，您可以使用以下命令将图像文件转换为文本文件：tesseract input.jpg output.txt --oem 1 --psm 6 --lang eng其中，`input.jpg` 是待识别的图像文件，`output.txt` 是输出的文本文件。
Android的tesseract-ocr训练实例
Android的tesseract-ocr的训练实例我们可以根据自己的需求来训练一套自己的识别库的，比方说我们要识别验证码，识别身份证号码等，我们就可以用下面的方法来训练一套识别库。
网上关于OCR训练的方法很多，我是参照网上两篇文章来训练的，链接附在正文后面，下面结合我的操作经验来说下训练的过程。
首先我们需要下面几个工具：tesseract-ocr-3.01,上面两篇文章都是用这个版本jTessBoxEditor, 该工具是用java写的box编辑器,要有JAVA虚拟机才行，需安装jre，如果搞Android开发之前装过JDK的话就不用再装jre，因为在装JDK的时候就会装jre。
1、先新建一个trainocr文件夹，将上面两个文件拷贝进来，然后解压这两个文件，我们进入Tesseract-ocr文件夹下新建一个temp文件夹。
2、接下来我们准备好我们需要训练的素材如下图要想提高识别率，我们需要提供多张像上面这样的图片，图片格式需要为tiff格式的，可以通过windows自带的画图工具来另存为tiff格式，或者用matlab函数进行转换，我的素材文件名都是t+数字+.jpg，转换为t+数字+.tif，以下是jpg转tif的matlab代码：clear all;clcint num;for num = 1:18;string filename;filename=strcat('t',num2str(num));filename=strcat(filename,'.jpg');A=imread(filename);newfilename=strcat('t',num2str(num),'.tif');imwrite(A,newfilename);end准备好多张图tiff图片后，打开jTessBoxEditor.jar，打开方式和界面如下图在此之前我们需要在第1步建立的temp文件夹下新建一个num.tif的文件，接下来我们选择tool–>Merge TIFF 然后选择准备好的多张tiff图片，注意这里是全部选中，然后点击打开，然后选中我们刚刚建立的num.tif文件，点击保存，这样我们就将多张tiff图片merge到了一个文件里面了。
Tesseract-OCR5.0字体训练以及提高准确率、提升训练效率的方法
Tesseract-OCR5.0字体训练以及提⾼准确率、提升训练效率的⽅法⽬录Tesseract除了可以使⽤官⽅提供的语⾔包（traineddata⽂件），还可以⾃⼰训练模型，特别适⽤于某些官⽅语⾔包识别效果不佳的场景下。
我们今天就以⼿写数字mnist数据集为例，来看下Tesseract-OCR5.0如何训练⾃⼰的模型，以及如何提⾼准确率、提升训练效率。
1、准备⼯作安装tesseract5.0版本，可以参考这⾥：。
安装python3（从mnist⽂件⽣成训练⽤的tif和box⽂件，以及编写⾃动训练、测试脚本）。
从github仓下载traineddata_best类型的traineddata⽂件，可以选择eng.traineddata，⽤来初次训练字体；，下载后保存在当前⼯作⽬录下，另外拷贝⼀份到系统变量“TESSDATA_PREFIX”路径下，也即tesseract安装路径的tessdata\\⽂件夹下。
mnist数据集⽂件，包含60000个训练图⽚和标签、10000个测试图⽚和标签；⽤来训练和测试；，下载的4个⽂件接下后保存在当前⼯作⽬录的mnist\\⽂件夹下。
在当前⼯作⽬录下新建⼀个out_mnist\\⽂件夹，⽤来存放所有输出的⽂件。
准备⼯作完成后当前⼯作⽬录下是这样的：2、训练步骤在讨论步骤前，先对⼀些配置作出约定：输出⽂件都存放在out_mnist\\路径下；中间⽂件的⽂件名⼀般使⽤LANG.FONT.EXPn.xxx的形式，其中设置LANG=arabnum，FONT=mnist，EXPn=exp0，这样tif⽂件名称为arabnum.mnist.exp0.tif，box⽂件为arabnum.mnist.exp0.box，以此类推。
2.1、⽣成训练⽤tif和box⽂件⾸先⽣成训练⽤的tif图⽚，将60000个训练图⽚合成到⼀个tif⽂件⾥，直接从mnist训练图⽚⽂件中提取数据，合成tif图⽚，注意按照顺序提取，这样后⾯的标签⽂件也按照顺序提取，就可以做到⼀⼀对应。
Tesseract4.05.0训练字库OCR提高识别率必备（超详情）
Tesseract4.05.0训练字库OCR提⾼识别率必备（超详情）由于tesseract的中⽂语⾔包“chi_sim”对中⽂⼿写字体或者环境⽐较复杂的图⽚，识别正确率不⾼，因此需要针对特定情况⽤⾃⼰的样本进⾏训练，提⾼识别率，通过训练，也可以形成⾃⼰的语⾔库。
mac安装：brew install tesseract1.前期准备⼯作：1. 安装 jdk1.8或以上配置jdk环境变量2. 安装 tesseract-ocr 4.0配置环境变量：系统变量path添加 C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR; D:\Tesseract-OCR(对应⾃⼰的tesseract安装⽬录)3. jTessBoxEditor2.0⼯具，⽤于调整图⽚上⽂字的内容和位置，安装包解压后双击⾥边的“jTessBoxEditor.jar”，或者双击该⽬录下的“train.bat”脚本⽂件，就可以打开该⼯具了。
解压即可得到 tessdata训练库（后⾯⾃定义的语⾔库会⽤到）2.样本图⽚准备：（进⾏训练的样本图⽚数量越多越好）这⾥只准备2种不同字体样本进⾏测试：3.使⽤jTessBoxEditor⽣成训练样本的的合并tif图⽚：（1）打开jTessBoxEditor，选择Tools->Merge TIFF，进⼊训练样本所在⽂件夹，选中要参与训练的样本图⽚：（2）点击 “打开” 后弹出保存对话框，选择保存在当前路径下，⽂件命名为 “zwp.test.exp0.tif” ，格式只有⼀种 “TIFF” 可选。
tif⽂⾯命名格式[lang].[fontname].exp[num].tiflang是语⾔，fontname是字体，num为⾃定义数字。
⽐如我们要训练⾃定义字库 zwp，字体名test，那么我们把图⽚⽂件命名为 zwp.test.exp0.tif4.使⽤tesseract⽣成.box⽂件：在上⼀步骤⽣成的“zwp.test.exp0.tif”⽂件所在⽬录下打开命令⾏程序，执⾏下⾯命令,执⾏完之后会⽣成zwp.test.exp0.box⽂件。
tesseract的训练方法
Tesseract的训练方法简介Tesseract是一种开源的光学字符识别（OCR）引擎，可以将印刷体文本转换为可编辑的文本。
然而，Tesseract的默认训练模型可能无法很好地适应特定的应用场景，因此需要进行训练以提高识别准确性。
本文将介绍Tesseract的训练方法，帮助读者了解如何使用Tesseract进行自定义训练。
安装Tesseract要使用Tesseract进行训练，首先需要安装Tesseract引擎。
可以从Tesseract的官方网站（）下载源代码并进行编译安装，也可以使用预编译的二进制文件进行安装。
安装完成后，确保Tesseract可执行文件被正确添加到系统的PATH环境变量中。
准备训练数据进行Tesseract训练的第一步是准备训练数据。
训练数据应包含待识别的文本图像以及相应的文本标注。
Tesseract使用Box文件格式来标注文本图像，其中包含每个字符的边界框坐标和对应的字符标签。
可以使用Tesseract提供的工具（如jTessBoxEditor）手动创建Box文件，也可以使用自动化脚本（如OpenCV）进行标注。
创建字体样本在进行训练之前，需要创建字体样本。
字体样本是一个包含不同字体、字号和字体风格的文本图像集合。
可以使用自动化脚本生成字体样本，也可以从现有的字体库中选择合适的字体。
生成训练数据一旦字体样本准备好，就可以使用Tesseract提供的工具生成训练数据。
首先，将字体样本应用于待识别的文本，生成对应的文本图像。
然后，使用Tesseract的文本标注工具将生成的文本图像标注为Box文件。
最后，使用Tesseract提供的工具将Box文件转换为训练数据文件。
训练Tesseract模型有了训练数据文件，就可以开始训练Tesseract模型了。
Tesseract提供了一个名为combine_tessdata的工具，用于将训练数据文件与Tesseract的默认模型进行合并。
tesseract的训练方法
tesseract的训练方法（实用版3篇）目录（篇1）1.Tesseract 简介2.Tesseract 的训练方法2.1 收集训练数据2.2 数据预处理2.3 训练过程2.4 模型评估与选择2.5 模型优化正文（篇1）一、Tesseract 简介Tesseract 是一个开源的字符识别引擎，由 Google 开发，主要用于识别图像中的文本。
它利用深度学习技术，可以识别多种语言和字体，具有较高的识别准确率。
Tesseract 广泛应用于各种图像处理、文字识别和自然语言处理任务中。
二、Tesseract 的训练方法1.收集训练数据Tesseract 的训练过程需要大量的带标签图像数据。
这些数据通常包括图像和相应的文本标签。
收集数据时可以使用自动采集工具，如 Web 爬虫，或通过人工标注。
2.数据预处理在训练之前，需要对数据进行预处理。
预处理包括图像处理、文本预处理和数据清洗。
(1) 图像处理：主要包括图像归一化、裁剪、缩放等操作，以提高模型的泛化能力。
(2) 文本预处理：将原始文本数据转换为适合模型训练的格式。
对于中文来说，需要将文本转换为 Unicode 编码，同时对文本进行分词。
(3) 数据清洗：删除无用的数据，如噪音、重复数据等。
3.训练过程Tesseract 的训练过程采用端到端的深度学习方法，主要使用卷积神经网络（CNN）模型。
训练过程中，需要设置一些超参数，如学习率、批处理大小、迭代次数等。
4.模型评估与选择在训练过程中，需要对模型进行评估，以选择最佳的模型。
评估指标主要包括准确率、召回率、精确率等。
可以通过交叉验证等方法来评估模型性能。
5.模型优化根据评估结果，可以对模型进行优化，以提高性能。
优化方法包括调整超参数、改进网络结构、正则化等。
三、总结Tesseract 的训练方法主要包括收集训练数据、数据预处理、训练过程、模型评估与选择和模型优化。
目录（篇2）一、引言二、tesseract 的基本概念1.什么是 tesseract2.tesseract 的应用领域三、tesseract 的训练方法1.数据准备2.参数设置3.训练过程四、tesseract 的训练技巧1.数据增强2.参数调整3.模型融合五、tesseract 的训练结果评估1.评估指标2.评估方法六、tesseract 的训练案例1.案例背景2.训练过程3.训练结果七、结论正文（篇2）一、引言tesseract 是一款由 google 开发的开源 OCR（光学字符识别）引擎，可以识别多种格式的图像中的文本，被广泛应用于各种文字识别任务中。
tesseract-ocr lstm训练流程
Tesseract-OCR LSTM 训练流程随着人工智能技术的不断发展，光学字符识别（OCR）技术在图像识别、文字识别等领域得到了广泛应用。
Tesseract-OCR 是一款开源的OCR 引擎，由谷歌公司开发，能够识别多种语言的文本，并且提供了训练模型的功能，从而可以根据实际需求进行定制化的文本识别。
其中，Tesseract-OCR 中的 LSTM（Long Short-Term Memory）模型则是一种基于循环神经网络（RNN）的深度学习模型，具有很好的文本识别效果。
下面将简要介绍 Tesseract-OCR LSTM 模型的训练流程，以便各位读者更深入地了解如何定制化自己的文本识别模型。
一、准备训练数据在进行 Tesseract-OCR LSTM 模型的训练之前，首先需要准备足够的训练数据。
这些数据通常是包含了文本内容和对应的图片的数据集，可以是自己收集的数据，也可以是公开的数据集。
在收集数据时，需要注意保证数据的质量和多样性，以便提高模型的泛化能力。
二、预处理训练数据一般来说，原始的训练数据通常需要进行预处理，以便适应Tesseract-OCR LSTM 模型的训练要求。
这包括对图像进行裁剪、大小调整、去噪等操作，以及对文本进行标注、分词等操作。
通过预处理，可以提高训练数据的质量，从而提高模型的训练效果。
三、生成训练数据集在预处理完训练数据之后，需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
一般来说，训练集用于模型的训练，验证集用于模型的调参和验证，测试集用于最终评估模型的性能。
划分数据集的过程需要保证训练集、验证集和测试集之间的数据分布和标注的一致性，以便保证模型的训练和评估的有效性。
四、配置训练参数在准备好训练数据之后，需要进行训练参数的配置。
这包括了模型架构的选择、优化器的选择、学习率的设置、迭代次数的选择等。
这些参数会影响模型的训练效果，需要根据具体的数据集和任务进行合理的选择。
五、进行模型训练一旦配置好训练参数，就可以开始进行模型的训练了。
tesseract的训练方法
tesseract的训练方法【最新版3篇】目录（篇1）一、tesseract 简介二、tesseract 的训练方法1.数据准备2.模型选择与训练3.参数调整与优化4.模型评估与选择正文（篇1）一、tesseract 简介tesseract 是一个开源的字符识别引擎，由 Google 开发并广泛应用于各种图像处理和文字识别任务中。
它能够识别多种格式的图像文件，输出文本格式的结果，具有较高的识别准确率和灵活的配置选项。
tesseract 的强大功能离不开其高效的训练方法。
二、tesseract 的训练方法1.数据准备在进行 tesseract 的训练之前，需要先收集并准备大量的图像数据，这些数据通常包括图片和相应的文本标签。
图片数据的质量和多样性对于模型的训练效果至关重要，因此在数据收集时需要尽可能地覆盖各种场景和字体样式。
数据准备完成后，需要将图片和文本标签进行预处理，比如缩放、灰度化、去除噪声等操作，以便训练。
2.模型选择与训练tesseract 支持多种模型结构，包括传统的 HMM 模型和深度学习模型。
根据任务的需求和硬件条件，可以选择合适的模型进行训练。
训练过程中需要不断调整模型参数，以优化模型在训练数据上的表现。
训练完成后，需要对模型进行评估，以确定其是否满足任务的要求。
3.参数调整与优化tesseract 提供了丰富的参数供用户调整，这些参数可以影响模型的训练效果和预测性能。
在实际使用中，需要根据实际情况调整这些参数，以达到最佳效果。
常见的参数包括学习率、迭代次数、网络结构等。
4.模型评估与选择在训练完成后，需要对模型进行评估，以确定其是否满足任务的要求。
tesseract 提供了多种评估指标，包括准确率、召回率、F1 值等。
根据评估结果，可以选择表现最佳的模型进行部署和使用。
总的来说，tesseract 的训练方法包括数据准备、模型选择与训练、参数调整与优化、模型评估与选择等步骤。
目录（篇2）1.Tesseract 简介2.Tesseract 的训练方法3.训练方法的步骤4.训练方法的优缺点5.总结正文（篇2）1.Tesseract 简介Tesseract 是一个由 Google 开发的开源光学字符识别（OCR）引擎，可以识别多种格式的图像中的文本，并将其转换为可编辑的文本格式。
tesseract使用方法
tesseract使用方法在人工智能的广阔领域中，OCR（光学字符识别）技术扮演着重要角色，它使得我们可以将图像中的文字转化为计算机可识别的格式。
这个过程中，TesseractOCR引擎是不可或缺的一部分。
Tesseract是一款由Google开发的开源OCR工具，它能够识别多种语言，包括但不限于英语、德语、法语、西班牙语等。
本文将详细介绍如何使用Tesseract进行OCR。
一、安装Tesseract首先，你需要安装Tesseract。
Tesseract的安装过程因操作系统而异，但大体上都是相似的。
在Ubuntu系统中，你可以使用以下命令进行安装：```bashsudoapt-getinstalltesseract-ocr```在Windows系统中，你可以从Tesseract的官方网站下载预编译的二进制文件，或者使用微软的Azure机器学习平台进行安装。
二、使用Tesseract安装完Tesseract后，你就可以开始使用它进行OCR了。
下面是一个基本的示例：```pythonimportpytesseractfromPILimportImage#图片路径image_path='example.png'#使用pytesseract.image_to_string进行OCRtext=pytesseract.image_to_string(Image.open(image_path)) print(text)```这段代码首先导入了必要的库，然后打开了一个图片文件，并使用pytesseract的image_to_string函数将其转化为文本。
这个函数会将图片中的文字识别出来并返回。
三、训练Tesseract识别特定语言和字体Tesseract不仅可以识别多种语言，还可以识别不同的字体。
为了达到这个目的，你需要对Tesseract进行训练。
训练过程通常包括两个步骤：准备数据和训练过程。
tesseract用法
Tesseract是一款开源的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）工具，它可以将图像中的文本识别并转换为文本格式。
下面是Tesseract的基本用法：1. 安装Tesseract：首先，您需要安装Tesseract。
根据您的操作系统，可以选择不同的安装方式。
在Ubuntu等Linux系统上，可以使用包管理器进行安装。
在Windows上，可以使用预编译的二进制文件进行安装。
2. 准备数据：Tesseract需要训练数据来识别不同的语言和字体。
您需要将训练数据文件（.traineddata）与Tesseract一起使用。
您可以从Tesseract官方网站下载训练数据文件，或者自己创建并使用自定义训练数据。
3. 导入图像：使用Tesseract之前，您需要将要识别的图像导入到Tesseract中。
您可以使用命令行工具或Tesseract API将图像文件作为参数传递给Tesseract。
4. 配置参数：Tesseract提供了许多参数来控制识别的行为。
您可以通过命令行选项或API 设置这些参数。
一些常用的参数包括：语言模型（langmodel）、识别模式（OCR_MODE）、字体路径（tessdata）等。
5. 识别文本：使用Tesseract进行文本识别的基本命令格式如下：```phptesseract input.png output```其中，input.png是要识别的图像文件，output是存储识别结果的输出文件。
您还可以使用其他选项和参数来自定义识别过程，例如指定语言模型、字体类型等。
具体用法可以参考Tesseract的官方文档或使用命令行选项查看帮助信息。
6. 结果处理：一旦Tesseract完成了文本识别，您可以使用任何文本处理工具来解析和编辑识别结果。
识别结果通常是一个文本文件，其中包含从图像中提取的文本。
下面是一个简单的示例，演示如何使用Tesseract进行文本识别：1. 安装Tesseract并准备训练数据文件。
tesseract的训练方法
tesseract的训练方法【实用版3篇】目录（篇1）1.Tesseract 简介2.Tesseract 的训练方法2.1 收集数据2.2 数据预处理2.3 训练模型2.4 模型评估与优化3.Tesseract 的应用场景正文（篇1）【Tesseract 简介】Tesseract 是一个由 Google 开发的开源光学字符识别（OCR）引擎，它可以识别多种格式的图像中的文本，并将其转换为可编辑的文本格式。
Tesseract 具有高度的准确性和灵活性，被广泛应用于各种 OCR 任务中。
【Tesseract 的训练方法】Tesseract 的训练过程主要包括以下几个步骤：【收集数据】在开始训练之前，首先需要收集大量的图像数据，这些数据应包含各种不同的场景、字体和语言。
这些数据可以从网上公开的资源中获取，也可以使用自己的数据集。
【数据预处理】收集到的数据需要进行预处理，以便训练模型。
预处理主要包括图像的清洗、归一化、裁剪等操作。
清洗图像可以去除一些不必要的噪声，如斑点、线条等。
归一化可以将图像的像素值映射到特定的区间，以便模型进行处理。
裁剪则是将图像中多余的空白区域去除，只保留包含文本的区域。
【训练模型】Tesseract 使用的是一种基于条件随机场（CRF）的模型，这种模型可以对图像中的文本进行精确的识别。
在训练过程中，需要将预处理后的图像输入到模型中，模型会根据输入的图像生成对应的文本。
这个过程需要反复进行，直到模型达到满意的准确率。
【模型评估与优化】在模型训练完成后，需要对其进行评估，以确定其性能是否达到预期。
评估可以通过一些指标来完成，如准确率、召回率等。
如果模型的性能不佳，可以通过调整参数、修改模型结构等方式进行优化。
【Tesseract 的应用场景】Tesseract 的应用场景非常广泛，主要包括：1.图像识别：Tesseract 可以识别图像中的文本，并将其转换为可编辑的文本格式。
2.自然语言处理：Tesseract 可以将识别出的文本用于各种自然语言处理任务，如翻译、情感分析等。
tesseract的训练方法
文章标题：探索Tesseract的训练方法：从简单到复杂近年来，随着人工智能技术的不断发展，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎在图像识别和文字提取方面扮演了愈发重要的角色。
而Tesseract作为一款开源的OCR引擎，其在文字识别方面的表现备受关注。
然而，Tesseract的训练方法却是一个值得深入探讨的主题。
1. Tesseract简介Tesseract作为一款开源的OCR引擎，由Google在2006年发布，目前已经发展到第四个版本。
它能够识别多种语言和字体，而且在训练后还可以完成特定领域的文字识别任务。
Tesseract的训练方法对于提高其文字识别效果至关重要。
2. Tesseract的基本训练方法Tesseract的训练方法并不复杂，总体上分为以下几个步骤：- 收集训练数据：包括需要识别的文字样本和相应的标注数据。
- 准备训练数据：对收集到的文字样本进行预处理，包括去噪、二值化等操作。
- 训练模型：使用Tesseract提供的训练工具对准备好的数据进行训练，生成针对特定文字和字体的OCR模型。
- 评估效果：通过测试集对训练好的模型进行评估，调整参数和优化模型效果。
3. Tesseract的高级训练方法除了基本的训练方法外，Tesseract还提供了一些高级的训练方法，包括：- 字体合并：针对多种字体的文字进行合并训练，提高对多种字体的识别效果。
- 字体特征训练：通过提取字体的特征信息，训练模型更加具有鲁棒性和泛化能力。
- 深度学习：结合深度学习技术，进一步提升文字识别的准确率和速度。
4. 个人观点和理解对于Tesseract的训练方法，我认为在实际使用中，需要根据具体场景和需求来选择合适的训练方法。
对于一般的文字识别任务，基本的训练方法已经可以满足要求。
但是对于一些特定领域的文字识别，如手写体、古籍、特殊字体等，可能需要借助高级训练方法来提升识别效果。
tesseract-ocr字库训练图文讲解
tesseract-ocr字库训练图⽂讲解第⼀步合成图⽚集你需要把使⽤jTessBoxEditor⼯具把你的训练素材及多张图⽚合并成⼀张tif格式的图⽚集第⼆步⽣成box⽂件运⾏tesseract命令，tesseract mjorcen.normal.exp0.tif mjorcen.normal.exp0 batch.noc hop makebox，⽣成box⽂件，第三步⽤ jTessBoxEditor打开⽣成的图⽚集 mjorcen.normal.exp0.tif ,注意 mjorcen.normal.exp0.tif 与对应的box⽂件⼀定要和他处于同⼀个⽂件夹下，然后就可以开始调整了，调整完之后保存第四步训练⾸先在⽬录下新建⼀个名字为“font_properties”的⽂本⽂件，并且输⼊⽂本 normal 0 0 0 0 0，表⽰⾮斜体，粗体的⼀般字体执⾏ tesseract mjorcen.normal.exp0.tif mjorcen.normal.exp0 nobatch box.train 进⾏测试训练执⾏ unicharset_extractor mjorcen.normal.exp0.box ⽬录下⽣成⼀个名为unicharset的⽂件接下来开始正式进⾏训练1、执⾏ shapeclustering -F font_properties.txt -U unicharset mjorcen.normal.exp0.tr2 、执⾏ mftraining -F font_properties.txt -U unicharset -O unicharset mjorcen.normal.exp0.tr3 执⾏ cntraining mjorcen.normal.exp0.tr⽬录下会⽣成对应下列五个⽂件，在这五个⽂件前加上normal.进⾏重命名4 执⾏ combine_tessdata normal. 合并五个⽂件，此时⽬录下的normal.traineddata 就是训练好的字库⽂件第五步测试字库把normal.traineddata 复制到Tesseract-OCRt程序⽬录下的“tessdata”⽬录在Tesseract-OCRt程序⽬录下执⾏ tesseract.exe mjorcen.normal.exp0.png out –l normalout.txt⽂件中会保存你识别到的数据；这个其实⽹上资料很多，但⼤都描述的不够详细和完整，这⾥我⼀步⼀步把使⽤tesseract-ocr 训练字库的⽅法和步骤进⾏了描述，亲测是没有问题。
深入学习Tesseract-ocr识别中文并训练字库的方法
深⼊学习Tesseract-ocr识别中⽂并训练字库的⽅法 上篇⽂章简单的学习了tesseract-ocr识别图⽚中的英⽂（链接地址如下：），看起来效果还不错，所以这篇⽂章继续深⼊学习tesseract-ocr识别图⽚中的中⽂。
⼀，准备中⽂字库 下载chi_sim.traindata字库。
要有这个才能识别中⽂。
下好后，放到Tesseract-OCR项⽬的tessdata⽂件夹⾥⾯。
（注意下载字库，⼀定要看库对应的tesseract版本下载） 为什么强调版本呢，⼩编这⾥讲⾃⼰做的愚蠢的事情附上，希望⼤家别⼊坑了。
上⼀篇学习Tesseract-ocr中，识别的是英⽂，然后⼩编下载了中⽂库，如下 不知道是什么原因，总是报错。
报错如下： 我找了多种⽅法，包括重新安装库，配置环境变量，仍然没有解决问题，所以在这⾥，我⼜考虑到Tesseract的版本问题，所以打算重新最新版 w64-v4.0.0，继续试试。
附上下载链接地址 下载Tesseract的地址： 下载Tesseract-ocr包的地址： 下载Tesseract的Git地址： 经过⼀天的折腾，在tesseract的GitHub中，我偶然发现了问题的所在，可以说⾃⼰是⾮常的蠢，请看下图 也就是不同的版本，安装的中⽂包是不同的，⽽我乱安装了包，所以⼀直报错，还没有解决问题，下次⼀定不能这么粗⼼。
⼆，准备训练字库 下载jTessBoxEditor，这个是⽤来训练字库的。
以上的在百度都能找到下载，就不详细讲了（要是找不到的，可以留⾔给我），下载好之后就是这样的。
三，下载Java虚拟机 如果你刚刚接触Java语⾔，并且对它兴趣很⼤，想继续研究。
那么这节就来给你说说怎么安装Java⼯具JDK，它是你进⾏Java的第⼀步。
⾸先你要下载Java的JDK（JDK的全称是:Java Development Kit即Java语⾔软件⼯具开发包），⽬前最新的JDK版本是1.8，Java最初是SUN公司，因后来被oracle公司收购，故你需要到oracle官⽹上下载JDK⽹址是：。
课题_Tesseract 3.02中文字库训练
Tesseract 3.02中文字库训练下载chi_sim.traindata字库下载tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe下载地址：:///p/tesseract-ocr/downloads/list下载jTessBoxEditor用于修改box文件下载地址：:///detail/a443475601/5896893 里面自带java运行库，安装后然后启动命令行java -jar jTessBoxEditor.jar即可打开为了方便tif文面命名格式[lang].[fontname].exp[num].tiflang是语言fontname是字体比如我们要训练自定义字库image 字体名MyFont那么我们把tif文件重命名image.MyFont.exp0.tif下面开始训练字库：1、tesseract image.MyFont.exp0.tif image.MyFont.exp0 -l chi_sim batch.nochop makebox该步骤会生成一个image.MyFont.exp0.box文件把tif文件和box文件放在同一目录，用jTessBoxEditor.jar打开tif文件，然后根据实际情况修改box文件2、tesseract image.MyFont.exp0.tif image.MyFont.exp0 nobatch box.train该步骤生成一个image.MyFont.exp0.tr文件3、unicharset_extractor image.MyFont.exp0.box该步骤生成一个unicharset文件4、新建一个font_properties文件里面内容写入MyFont 0 0 0 0 0 表示默认普通字体5、运行命令shapeclustering -F font_properties -U unicharset image.MyFont.exp0.trmftraining -F font_properties -U unicharset -O image.unicharset image.MyFont.exp0.trcntraining image.MyFont.exp0.tr6、把目录下的unicharset、inttemp、pffmtable、shapetable、normproto这五个文件前面都加上image.7、执行combine_tessdata image.然后把image.traineddata放到tessdata目录8、用新的字库对图片进行分析tesseract test.tif output -l image。
Tesseract-OCR识别中文与训练字库实例
Tesseract-OCR识别中⽂与训练字库实例关于中⽂的识别，效果⽐较好⽽且开源的应该就是Tesseract-OCR了，所以⾃⼰亲⾝试⽤⼀下，分享到博客让有同样兴趣的⼈少⾛弯路。
⽂中所⽤到的⾝份证图⽚资源是百度找的，如有侵权可联系我删除。
⼀、准备⼯作1、下载Tesseract-OCR引擎，注意要3.0以上才⽀持中⽂哦，按照提⽰安装就⾏，Windows下：。
2、下载chi_sim.traindata字库。
要有这个才能识别中⽂。
下好后，放到Tesseract-OCR项⽬的tessdata⽂件夹⾥⾯。
3、下载jTessBoxEditor，这个是⽤来训练字库的。
以上的⼏个在百度都能找到下载，就不详细讲了。
⼆、识别1、进⼊cmd，进⼊到要识别的图⽚的路径下。
2、输⼊命令tesseract 图⽚名称⽣成的结果⽂件的名称字库例如我的图⽚识别就是：tesseract test.jpg result -l chi_sim识别完后会⽣成result.txt⽂件当然啦效果不太理想。
所以我们要训练⾃⼰的字库。
三、训练1、将图⽚转换成tif格式，⽤于后⾯⽣成box⽂件。
可以通过画图，然后另存为tif即可。
更改图⽚名字，这个是有要求的=。
=tif⽂⾯命名格式[lang].[fontname].exp[num].tiflang是语⾔ fontname是字体⽐如我们要训练⾃定义字库 mjorcen字体名normal那么我们把图⽚⽂件重命名 mjorcen.normal.exp0.jpg在转tif。
2、⽣成box⽂件。
tesseract mjorcen.normal.exp0.jpg mjorcen.normal.exp0 -l chi_sim batch.nochop makeboxbox⽂件和对应的tif⼀定要在相同的⽬录下，不然后⾯打不开。
3、打开jTessBoxEditor矫正错误并训练打开train.bat找到tif图，打开，并校正。
Tesseract_ocr字符识别基础及训练字库、合并字库
Tesseract_ocr字符识别基础及训练字库、合并字库字符训练⽹上⼀搜⼀⼤堆，但作为⼀个初学者⽽⾔，字符合并⽹上却写的很笼统⾸先，需要⽣成的字符集.tif⽂件，位置⽂件 .box ,只要有这两个⽂件在，就可以合并字典（这个说的很有道理的样⼦）好了，我现在有三个需要合并的字典（1）.（why3.楷体.exp0.tif，why3.楷体.exp0.box）（2）.（why4.microsoftyaheiuilight.exp0.tif，why4.microsoftyaheiuilight.exp0.box）（3）. (why5.⾪书b.exp0.tif,why5.⾪书b.exp0.box)1、先⽣成相对应的 .tr ⽂件//⾃⼰的命令根据⾃⼰的情况进⾏修改tesseract why3.楷体.exp0.tif why3.楷体.exp0 nobatch box.traintesseract why4.microsoftyaheiuilight.exp0.tif why4.microsoftyaheiuilight.exp0 nobatch box.traintesseract why5.⾪书b.exp0.tif why5.⾪书b.exp0 nobatch box.train2、从所有⽂件中提取字符//⾃⼰的命令根据⾃⼰的情况进⾏修改unicharset_extractor why3.楷体.exp0.box why4.microsoftyaheiuilight.exp0.box why5.⾪书b.exp0.box3、⽣成字体特征⽂件新建的font.txt⽂件，在⽂件中把所有box⽂件对应的字体特征都加进去（如果不知道，可以去原来考出来的字库⽂件找.font_properties⽂件查看）楷体 0 0 0 0 0microsoftyaheiuilight 0 0 0 0 0⾪书b 0 1 0 0 0写完之后，执⾏如下命令：mftraining -F font.txt -U unicharset why3.楷体.exp0.tr why4.microsoftyaheiuilight.exp0.tr why5.⾪书b.exp0.tr4 、聚集所有.tr ⽂件cntraining why3.楷体.exp0.tr why4.microsoftyaheiuilight.exp0.tr why5.⾪书b.exp0.tr5 、重命名⽂件，我把unicharset, inttemp, normproto, pfftable，shapetable 这⼏个⽂件加了前缀why. （⾃⼰定，随意） //我加的是together.6、合并所有⽂件⽣成⼀个⼤的字库⽂件combine_tessdata together.⽬录下⽣成的结果如下：把合并字库拷进如下⽬录：测试图⽚如下：执⾏如下代码：# coding=utf-8__author__ = 'syq'#https:///tesseract-ocr import sysimport importlib#reload(sys)importlib.reload(sys);#sys.setdefaultencoding('utf-8')import os;os.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.UTF8'try:from pyocr import pyocrfrom PIL import Imageexcept ImportError:print('模块导⼊错误,请使⽤pip安装,pytesseract依赖以下库：')print('/~gohlke/pythonlibs/#pil')print('/p/tesseract-ocr/')raise SystemExittools = pyocr.get_available_tools()[:]if len(tools) == 0:print("No OCR tool found")sys.exit(1)print("Using '%s'" % (tools[0].get_name()))print(tools[0].image_to_string(Image.open('pic\\123.png'),lang='together'))结果如下：效果还可以，厉害了。
python tesseract 自动训练3500常用汉字
python tesseract 自动训练3500常用汉字Tesseract 是一个开源的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，由谷歌开发。
它是一个功能强大的工具，可以用于识别图像中的文字。
训练Tesseract 以支持中文字符识别涉及到一系列步骤，而训练Tesseract 以支持3500个常用汉字需要耗费相当大的精力和计算资源。
以下是一个大致的步骤：1. 准备训练数据：首先，你需要大量的包含你所需汉字的图像数据。
这些图像应该包括不同字体、大小和样式的字符。
确保图像标注准确，每个字符都有对应的标签。
2. 安装Tesseract：确保你已经安装了Tesseract。
你可以从Tesseract 的官方GitHub 仓库（githubcom/tesseract-ocr/tesseract）获取最新的版本，并按照安装说明进行安装。
3. 创建字库文件：使用unicharset_extractor 工具创建字库文件。
该工具会从你的训练数据中提取字符集。
unicharset_extractor [your_train_data].box4. 生成字体特征文件：使用mftraining 工具生成字体特征文件。
mftraining -F font_properties -U unicharset -O[your_font_name].tr [your_train_data].tr5. 生成聚类文件：使用cntraining 工具生成聚类文件。
cntraining [your_train_data].tr6. 生成DAWG 文件：使用wordlist2dawg 工具生成DAWG 文件。
wordlist2dawg [your_word_list].wordlist [your_word_list].dawg7. 替换原始数据：将生成的文件替换Tesseract 的默认训练数据。
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1、安装Tesseract
2、下载要识别的图片，保存到本地，并转换成Tif格式。
（使用格式工厂批量转换）
3、下载运行jTessBoxEditor如图1操作
(1)弹出第一个对话框选择要合并的所有.tif格式的图片
(2) 弹出第二个对话框填入要保存的文件名（即合并后的文件名）
图1图片合并
然后会生成合成后的新的.tif
4、然后点击Trainer在TrainingData中选择上一步合成的.tif文件、选择makeboxfileonly点击run即可生成.box文件。
5、点击open选择合成后的.tif文件逐个校正文字（注意翻页），后点击save保存。
6、新建文件“font_properties”。
如果是3.01以上版本，那么需要在目录下新建一个名字为“font_properties”的文件，并且输入文本:（这里的xiaohe就是lang.xiaohe.exp0的中间字段）
xiaohe 0 0 0 0 0
7、将合成的.tif文件和生成的.box文件、font_properties（如果需要建立的话）放在一起单独放到一个文件夹（为了简洁），进入文件夹按住shift键右键鼠标在文件夹中打开命令行
执行”tesseract eng.xiaohe.exp0.tif eng.xiaohe.exp0 nobatchbox.train“
8、依次执行下面四条命令（下面是同时操作2个字典来合并）
1.unicharset_extractor my.xiaohe.exp0.box my.xiaohe.exp1.box
2.shapeclustering -F font_properties -U unicharset my.xiaohe.exp0.tr
my.xiaohe.exp1.tr
3.mftraining -F font_properties -U unicharset -O my.unicharset my.xiaohe.exp0.tr
my.xiaohe.exp1.tr
training my.xiaohe.exp0.tr my.xiaohe.exp1.tr
9、然后重命名
1.把 normproto 重命名成my.normproto
2.把 inttemp 重命名成my.inttemp
3.把 pffmtable 重命名成my.pffmtable
4.把 shapetable 重命名成my.shapetable
10、执行“combine_tessdata.exe my.”如下图所示
确认打印结果中的Offset 1、3、4、5、13这些项不是-1。
这样，一个新的语言文件就生成了。
my.traineddata便是最终生成的语言文件，将生成的my.traineddata拷贝到
Tesseract-OCR-->tessdata目录下。
可以用它来进行字符识别了。