Tesseract-OCR 字符识别---样本训练

 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，目前发布在Googel Project上。地址为http://code.google.com/p/tesseract-ocr/。

使用默认的语言库识别

1.安装Tesseract

        从http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list下载Tesseract，目前版本为Tesseract3.02。因为只是测试使用，这里直接下载winodws下的安装文件tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe。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。

2.准备一副待识别的图像，这里用画图工具随便写了一串数字，保存为number.jpg，如下图所示：

        


3.  打开命令行，定位到Tesseract-OCR目录，输入命令：

[plain] view
plaincopy





tesseract.exe number.jpg result -l eng  

     其中result表示输出结果文件txt名称，eng表示用以识别的语言文件为英文。

3.  打开Tesseract-OCR目录下的result.txt文件，看到识别的结果为7542315857，有3个字符识别错误，识别率还不是很高，那有没有什么方法来提供识别率呢？

      其实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。下面介绍一下具体训练样本的方法。

     

训练样本

关于如何训练样本，Tesseract-OCR官网有详细的介绍http://code.google.com/p/tesseract-ocr/wiki/TrainingTesseract3。这里通过一个简单的例子来介绍一下如何进行样本训练。

1.下载工具jTessBoxEditor. http://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/，这个工具是用来训练样本用的，由于该工具是用Java开发的，需要安装JAVA虚拟机才能运行。

2. 获取样本图像。用画图工具绘制了5张0-9的文样本图像（当然样本越多越好），如下图所示：





  


  




3.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。4.生成Box
File文件。打开命令行，执行命令：

[plain] view
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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的命令格式为：

[plain] view
plaincopy





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。
5.文字校正。运行jTessBoxEditor工具，打开num.font.exp0.tif文件（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。



6.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，（*很重要*）文件内容格式如下：

[plain] view
plaincopy





<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：

[plain] view
plaincopy





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。

7.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。

[plain] view
plaincopy





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

shapeclustering -F font_properties.txt -U unicharset num.font.exp0.tr 

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.  

将批处理通过命令行执行。执行后的结果如下：



需确认打印结果中的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。

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number.jpg文件， 打开命令行，定位到Tesseract-OCR目录，输入命令：

[plain] view
plaincopy





tesseract.exe number.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。通过自定义训练样本，可以进行图形验证码、车牌号码识别等。感兴趣的朋友可以研究研究。



以上都是转自别人 看到的  效果还不错  不过在cmd 里 没看出效果，但是在vs2010中测试时
 确实比原先的效果要好 准确了不少，但是 可能是我测试时图片本身分辨率太低，或者是我只采取了一张样本图片，导致仍然有识别错误的，可能增多训练的样本会改善这个情况。

我用到的 资源和  一些例子http://download.csdn.NET/detail/u014716619/9051147