Tesseract-OCR-v5.0中文识别,训练自定义字库,提高图片的识别效果

1，下载安装Tesseract-OCR 安装，链接地址https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/

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2，安装成功 tesseract -v

注意：安装后，要添加系统环境变量

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3，cmd指定目录到 cd C:\Work\BlogsTest\TestPic，要识别图片的文件夹 识别：tesseract test.png result -l chi_sim

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识别成功的效果，result.txt文件会自动生成

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要注意：Tesseract-OCR的安装目录要包含识别中文的字符集chi_sim.traineddata，可以在GitHub下载https://github.com/tesseract-ocr/tessdata

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4，可见第3步的识别效果不是很好，想到通过训练自定义字库,提高图片的识别效果

（0）下载安装jTessBoxEditor，https://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/

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注意要安装JavaRuntime

（1）打开jTessBoxEditor，选择Tools->Merge TIFF，进入训练样本所在文件夹，选中要参与训练的样本图片：

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（2）点击 “打开” 后弹出保存对话框，选择保存在当前路径下，文件命名为 “qq66.test.exp0.tif” ，格式只有一种 “TIFF” 可选。

tif文面命名格式[lang].[fontname].exp[num].tif
lang是语言，fontname是字体，num为自定义数字。

比如我们要训练自定义字库 qq66，字体名test，那么我们把图片文件命名为 qq66.test.exp0.tif

（3）使用tesseract生成.box文件

tesseract qq66.test.exp0.tif qq66.test.exp0 -l chi_sim --psm 6 batch.nochop makebox

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注意：--psm的语法，数字对应不同的 页面分割模式。

（4）使用jTessBoxEditor矫正.box文件的错误

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打开后矫正后，点击 save

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（5）生成font_properties文件：（该文件没有后缀名）

执行命令，执行完之后，会在当前目录生成font_properties文件
echo test 0 0 0 0 0 >font_properties

也可以手工新建一个名为font_properties的文本文件，输入内容 “test 0 0 0 0 0” 表示字体test的粗体、倾斜等共计5个属性。这里的“test”必须与“qq66.test.exp0.box”中的“test”名称一致。

（6）使用tesseract生成.tr训练文件

执行下面命令，执行完之后，会在当前目录生成qq66.test.exp0.tr文件。

tesseract qq66.test.exp0.tif qq66.test.exp0 nobatch box.train

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（7）生成字符集文件：

执行下面命令：执行完之后会在当前目录生成一个名为“unicharset”的文件。

unicharset_extractor qq66.test.exp0.box

（8）生成shape文件：

执行下面命令，执行完之后，会生成 shapetable 和 zwp.unicharset 两个文件。

shapeclustering -F font_properties -U unicharset -O qq66.unicharset qq66.test.exp0.tr

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（8）生成聚字符特征文件

执行下面命令，会生成 inttemp、pffmtable、shapetable和zwp.unicharset四个文件。

mftraining -F font_properties -U unicharset -O qq66.unicharset qq66.test.exp0.tr

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（9）生成字符正常化特征文件

执行下面命令，会生成 normproto 文件。

cntraining qq66.test.exp0.tr

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（10）文件重命名
重新命名inttemp、pffmtable、shapetable和normproto这四个文件的名字为[lang].xxx。

这里修改为qq66.inttemp、qq66.pffmtable、qq66.shapetable和qq66.normproto

（11）合并训练文件
执行下面命令，会生成qq66.traineddata文件。

combine_tessdata qq66.
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最后文件目录

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5，用新生成的qq66.traineddata字符集，重新识别身份证

6，可以同时选择多个不同的样本生成box文件

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7，在原有训练数据的基础上，加入新的字符训练信息

经研究找到实用合并方法（红色部分为示例，实际应为你自己生成的文件名）：

在新的训练数据生成.box 和.tr文件后，

生成字符集 unicharset_extractor add.font.exp0.box new.font.exp0.box

合并训练数据(.tr)

mftraining -F font_properties -U unicharset -O added.unicharset add.font.exp0.tr new.font.exp0.tr

聚合所有的tr文件：

cntraining add.font.exp0.tr new.font.exp0.tr

8，设置图片分割模式

Page segmentation modes:

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.

例如：

tesseract test.png result  -l chi_sim -psm 7 nobatch

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