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。

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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。

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5.选择需要安装的内容,点击Next。

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

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7.点击Install。

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8.等待安装完成。

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9.点击Next。

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10.Show README前的复选框取消打勾,点击Finish。

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四、安装Java JDK

1.双击jdk-8u191-windows-x64.exe运行。

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2.点击下一步。

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3.点击更改。

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4.输入安装路径后,点击确定。

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5.点击下一步。

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6.等待安装完成。

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7.点击关闭。

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五、配置Java环境变量

1.此电脑右键。

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2. 点击属性。

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3.点击高级系统设置。

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4.选择高级->环境变量。

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5.点击新建。

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6.变量名输入JAVA_HOME,变量值输入JDK安装目录,点击确定。

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7.系统变量中,选择Path,点击编辑。

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8.点击新建。

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9.输入%JAVA_HOME%\bin,点击确定。

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10.点击确定。

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11.点击确定。

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12.重启电脑。

六、安装jTessBoxEditor

1.解压

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2.双击jTessBoxEditor-2.2.0

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3.双击jTessBoxEditor

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4.双击jTessBoxEditor,jar运行

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5.出现以下界面则安装成功。

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七、制作训练样本

1. 运行jTessBoxEditor工具,点击Tools。

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2.点击Merge TIFF。

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3.文件类型选择All Image Files,选择样本图片,点击打开。

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

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5.点击确定。

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

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7. 生成Box File文件。打开cmd命令行,以管理员身份运行。

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8.进入Tesseract-OCR安装目录。

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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。

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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。

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11.运行jTessBoxEditor工具,点击Box Editor。

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12.点击Open。

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13.选择之前生成的num.font.exp0.tif,点击打开。

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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。

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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。

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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.

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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。

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