Tesseract-OCR识别中文与训练字库实例

关于中文的识别，效果比较好并且开源的应该就是Tesseract-OCR了，因此本身亲身试用一下，分享到博客让有一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，若有侵权可联系我删除。

 

1、准备工做

一、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。

二、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。

三、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。

 

 

2、识别

一、进入cmd，进入到要识别的图片的路径下。

二、输入命令

tesseract 图片名称 生成的结果文件的名称 字库

例如个人图片识别就是：

tesseract test.jpg result -l chi_sim

识别完后会生成result.txt文件

固然啦效果不太理想。因此咱们要训练本身的字库。

 

3、训练

一、将图片转换成tif格式，用于后面生成box文件。能够经过画图，而后另存为tif便可。

更改图片名字，这个是有要求的=。=

tif文面命名格式[lang].[fontname].exp[num].tif
lang是语言 fontname是字体 
好比咱们要训练自定义字库 mjorcen字体名normal
那么咱们把图片文件重命名 mjorcen.normal.exp0.jpg在转tif。

 

二、生成box文件。

tesseract mjorcen.normal.exp0.jpg mjorcen.normal.exp0 -l chi_sim batch.nochop makebox

box文件和对应的tif必定要在相同的目录下，否则后面打不开。

 

三、打开jTessBoxEditor矫正错误并训练

打开train.bat

找到tif图，打开，并校订。

 

四、训练。

只要在命令行输入命令便可。

tesseract  mjorcen.normal.exp0.jpg mjorcen.normal.exp0  nobatch box.train

unicharset_extractor mjorcen.normal.exp0.box

 

在这我明明已经矫正好了，可是仍是有1个字符不能识别出来，报的错跟实际上彻底没有相关性，不知道是否是bug，到后面的结果就是“园”字没有识别出来。

先无论，毕竟只有一个样本。

 

新建一个font_properties文件

里面内容写入 normal 0 0 0 0 0 表示默认普通字体

 

继续敲命令

shapeclustering -F font_properties -U unicharset mjorcen.normal.exp0.tr



mftraining -F font_properties -U unicharset -O unicharset mjorcen.normal.exp0.tr



cntraining mjorcen.normal.exp0.tr

 

最后会生成五个文件，把目录下的unicharset、inttemp、pffmtable、shapetable、normproto这五个文件前面都加上normal.

如图：

 

命令行输入，合并五个文件：

combine_tessdata normal.

获得训练好的字库。

 

4、测试

一、把 normal.traineddata 复制到Tesseract-OCR 安装目录下的tessdata文件夹中

 

二、识别命令：

tesseract mjorcen.normal.exp0.jpg mjorcen.normal.exp0 -l normal

 

三、效果

 

对比：

 

 

总结：确定要本身训练事后的字库识别效果好，接下来要把整个项目弄进android，还要研究怎么将多个字库合并成一个字库，由于我不可能一次训练完全部的图片文字的。到时候有什么成果了再分享博文。但愿你们能够点赞！谢谢。

 

更新：没有错误的话命令行的提示应该是这样的