安装Tesseract-OCR
1. leptonica 需要源码编译安装http://www.leptonica.org/
leptonica 包: leptonica-1.73.tar.gz
 解压后切换到leptonica-1.68 根目录  
./configure
make
make install
2.tesseract安装:
 依赖安装完毕后开始安装tesseract
 下载tesseract-3.01 安装包: http://tesseract-ocr.googlecode.com/files/tesseract-3.01.tar.gz
 解压后切换到tesseract-3.01 根目录
 （如果在make时遇到类似strngs.h:1: error: stray '\357' in program 的错误，请将tesseract-3.01/ccutil/strngs.h 文件转为ANSI 编码保存,再重新编译） 
./autogen.sh
./configure
make
make install
ldconfig
tesseract英文语言包安装:  
下载tesseract-3.01 英文语言包: http://tesseract-ocr.googlecode.com/files/tesseract-ocr-3.01.eng.tar.gz
sudo cp tesseract-ocr/tessdata/* /usr/local/share/tessdata/
测试一下:
 切换到解压后的tesseract-3.01 根目录(这个目录下有一个自带的phototest.tif 可以做测试用)
tesseract phototest.tif phototest -l eng

tesseract 1.jpg result -l chi_sim -psm 7 nobatch
 输出:1
 
这时应该在当前目录生成一个phototest.txt 文本文件,内容就是phototest.tif 显示的文字.

Tesseract-OCR的QA合集

A.ImageMagick是什么？

ImageMagick是一个用于查看、编辑位图文件以及进行图像格式转换的开放源代码软件套装

我在这里之所以提到ImageMagick是因为某些图片格式需要用这个工具来转换。

B.Leptonica 是什么？

Leptonica 是一图像处理与图像分析工具，tesseract依赖于它。而且不是所有的格式(如jpg)都能处理，所以我们需要借助imagemagick做格式转换。

Here's a summary of compression support and limitations:
    - All formats except JPEG support 1 bpp binary.
    - All formats support 8 bpp grayscale (GIF must have a colormap).
    - All formats except GIF support 24 bpp rgb color.
    - All formats except PNM support 8 bpp colormap.
    - PNG and PNM support 2 and 4 bpp images.
    - PNG supports 2 and 4 bpp colormap, and 16 bpp without colormap.
    - PNG, JPEG, TIFF and GIF support image compression; PNM and BMP do not.
    - WEBP supports 24 bpp rgb color.

C.提高图片质量?

识别成功率跟图片质量关系密切，一般拿到后的验证码都得经过灰度化，二值化，去噪，利用imgick就可以很方便的做到．

convert -monochrome foo.png bar.png　#将图片二值化

D.我只想识别字符和数字？

结尾仅需要加digits

命令实例：tesseract imagename outputbase digits

E.训练你的tesseract

不得不说，tesseract英文识别率已经很不错了(现有的tesseract-data-eng）,但是验证码识别还是太鸡肋了。但是请别忘记，tesseract的智能识别是需要训练的．

F.命令执行出现empty page!!错误

严格来说，这不是一个bug(tesseract 3.0),出现这个错误是因为tesseract搞不清图像的字符布局

-psm N
    Set Tesseract to only run a subset of layout analysis and assume a certain form of image. The options for N are:

0 = Orientation and script detection (OSD) only.
    1 = Automatic page segmentation with OSD.
    2 = Automatic page segmentation, but no OSD, or OCR.
    3 = Fully automatic page segmentation, but no OSD. (Default)
    4 = Assume a single column of text of variable sizes.
    5 = Assume a single uniform block of vertically aligned text.
    6 = Assume a single uniform block of text.
    7 = Treat the image as a single text line.
    8 = Treat the image as a single word.
    9 = Treat the image as a single word in a circle.
    10 = Treat the image as a single character.

对于我们的验证码a.tif排列来说，采用-psm 7(single text line)比较合适。

5.Tesseract-OCR的训练方法

A.使用jTessBoxEditor工具

1.下载地址：http://download.csdn.net/detail/whatday/7740739

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1.6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：

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：

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，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。<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：

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。

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。

训练前：

        

2.  打开命令行，定位到Tesseract-OCR目录，输入命令：

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？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。

训练后：

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：

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。

B.使用 CowBoxer工具

下载地址为：http://download.csdn.net/detail/whatday/7740815

第一步生成第一个 box 文件
演示中将 Tesseract 解压到了 E:\tesseract-ocr 目录。然后在该目录中建立了一个 build 目录用于存放原始数据和训练过程中生成的文件。原始图片数据一个有 3 个 (test.001.tif - test.003.tif):

首先生成第一个图片 test.001.tif 的 box 文件，这里使用官方的 eng 语言数据进行文字识别：

执行完这个命令之后，build 目录下就生成了一个 test.001.box。使用 CowBoxer 打开这个 box 文件，CowBoxer 会自动找到同名的 tif 文件显示出来。

CowBoxer 的使用方法可以看 Help -> About 中的说明。修改完成之后 File -> Save box file 保存文件。

生成初始的 traineddata

接下来使用这一个 box 文件先生成一个 traineddata，在接下来生成其他图片的 box 文件时，使用这个 traineddata 有利于提高识别的正确率，减少修改次数。

在 build 目录下执行完这一系列命令之后，就生成了可用的 test.traineddata。

生成其余 box 文件

将上一步生成的 test.traineddata 移动到 tesseract-ocr\tessdata 目录中，接下来生成其他 box 文件时就可以通过 -l test 参数使用它了。

这里仅仅是使用 3 个原始文件作为例子。实际制作训练文件时，什么时候生成一个 traineddata 根据情况而定。中途生成 traineddata 的目的只是为了提高文字识别的准确率，使后面生成的 box 文件能少做修改。

生成最终的 traineddata

在所有的 box 都制作完成后，就可以生成最终的 traineddata 了。

在文件较多时可以用程序生成这种脚本执行。

图片大小调整：

convert pic_name  -scale 200% pic_name;