tesseract-ocr的字库学习步骤(训练自己的文库),关于ocr的对图片的解析,包括tesseract的安装(史上最全)

tesseract-ocr的字库学习步骤(训练自己的文库)

简介:在网上看了很多案列。都不是很完整。然后自己用了一天时间进行整理,第一次写文章,希望对大家有帮助。
一、安装tesseract
下载地址https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki
1.点击下面下载的这个进行运行(安装的时候有点慢)
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2.点击next
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3.I accept the terms of the License Agreement前的复选框打勾,点击Next。
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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。(选择语言,我安装的时候全选,安装的很慢,尽量选自己用的语言)
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6…Show README前的复选框取消打勾,点击Finish。
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7.安装jTessBoxEditor
安装包地址:网上很多。找不到私信联系我

8.双击jTessBoxEditor,jar运行
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9.出现下面的界面则安装成功。
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10.点击Tools中的Merge TIFF。
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11.文件类型选择All Image Files,选择样本图片,点击打开。
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12.文件名输入num.font.exp0.tif,文件类型选择TIFF,点击保存。
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13.点击确定
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14. 将num.font.exp0.tif文件复制到Tesseract-OCR安装目录。
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15.在tesseract-ocr处打开cmd,执行下面命令,生成num.font.exp0.box
执行的命令为:
tesseract.exe num.font.exp0.tif num.font.exp0 batch.nochop makebox
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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。
16.点击Box Editor ,点击open,选择照片num.font.exp0.tif(之前生成得的tif图片),出现下面的图片
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17可以看出上面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。
18. 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:

其中fontname为字体名称,必须与[lang].[fontname].exp[num].box中的名称保持一致。 、 、 、、 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。
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19.在D:\tesseract-ocr中写一个运行脚本num.bat
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.
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20.运行num.bat,生成下面文件。num.traineddata就是训练好的字库文件了
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21.测试字库文件

num1.txt 就是解析出来的结果。
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