tessract的训练有个工具叫 jTessBoxEditor

1、jTessBoxEditor是用java写的,首先要装java的环境

jdk-8u191-windows-x64.exe 这个我想从官网下载来的,但是一直失败,直接从搞java的同事那里要来的。

装完以后要配置一些环境变量:

系统环境变量  --》 path ---》新建

然后重启电脑。。。

2、安装jTessBoxEditor:

下载地址:https://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/

3、启动jTessBoxEditor:

双击显示:

然后进入tools 点击merge tif

如果你加入的模型是tif的格式,直接找到那个tif即可。

如果你加入的图片格式是png的,

修改加入的文件格式,点击打开会显示保存的界面,将文件保存为:num.font.exp0.tif 其中,num是你自己定义的,图片要保存到tesseract的目录下。

cmd进入tesseract目录,执行命令  tesseract.exe num.font.exp0.tif num.font.exp0 batch.nochop makebox

命令解析,

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。

然后:

点击open打开上面保存的num.font.exp0.tif文件

这我的demo的一张图。

每一个char都要和左边的图相对应。如果不对应就一一修改,建议大家把这上面的所有的操作按钮都熟悉下再使用,其实很简单。

修改完以后点击save保存。

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。

简单的说就是在tesseract的目录下新建一个font_properties,txt,然后写内容:   font 0 0 0 0 0

将下面命令保存成一个批处理的bat文件,放在tesseract的目录下,双击执行。

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.txt -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.

pause

命令窗口会有一些错误,请看错误的解决办法:

传送门:https://www.cnblogs.com/132818Creator/p/11811841.html

something from:https://blog.csdn.net/sylsjane/article/details/83751297

tesseract系列(3) -- tesseract训练的更多相关文章

  1. Tesseract 3.02中文字库训练

    Tesseract 3.02中文字库训练 下载chi_sim.traindata字库下载tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe 下载jTessBoxEditor用于修改box文 ...

  2. Caffe学习系列(12):训练和测试自己的图片--linux平台

    Caffe学习系列(12):训练和测试自己的图片   学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测 ...

  3. tesseract系列(4) -- tesseract训练问题总结

    1. 每次训练模型删除目录下,上述重复的名字 2. 生成inttemp.pffmtable文件的时候,如果下述命令(1)不行的话,或者报错,使用命令(2) (1)mftraining -F font_ ...

  4. [转]Tesseract 3.02中文字库训练

    下载chi_sim.traindata字库下载tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe 下载地址:http://code.google.com/p/tesseract-ocr/d ...

  5. tesseract 中文二次训练

    tesseract4.0以上版本可参考 https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract-4.00#tutorial- ...

  6. tesseract系列(2) -- tesseract的使用

    上文说了怎么编译成库,这次说说怎么使用,先验证下编译出来的结果. 下图是debug生成的文件,里面有个tesseract的应用程序. cmd进入目录下,执行命令:tesseract eurotext. ...

  7. tesseract系列(1) -- tesseract用vs编译成库

    1.下载teseract 下载地址github:     https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/releases/ 2.编译源码 源码的编译有两种方式 ...

  8. Caffe学习系列(12):训练和测试自己的图片

    学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去 ...

  9. 转 Caffe学习系列(12):训练和测试自己的图片

    学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去 ...

随机推荐

  1. 吴裕雄--天生自然 JAVASCRIPT开发学习:语法

    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title> ...

  2. 尝试用kotlin做一个app(一)

    1.先添加一下anko库 依赖:implementation "org.jetbrains.anko:anko:$anko_version" 版本:ext.anko_version ...

  3. vue实现CheckBox与数组对象绑定

    实现需求: 实现一个简易的购物车,页面的表格展示data数据中的一个数组对象,并提供选中商品和全选商品checkbox复选框,页面实时显示选中商品的总金额: 分析: 1:使用v-for循环渲染arra ...

  4. h5-web字体和字体图标

    想要使用可以在: https://www.iconfont.cn/webfont?spm=a313x.7781069.1998910419.d81ec59f2#!/webfont/index :是we ...

  5. 刷题46. Permutations

    一.题目说明 题目是46. Permutations,给一组各不相同的数,求其所有的排列组合.难度是Medium 二.我的解答 这个题目,前面遇到过类似的.回溯法(树的深度优先算法),或者根据如下求解 ...

  6. bootstrap快速上手

    bootstarp快速上手 首先英文不是非常好无法阅读英文文档的同学的可以翻阅其他团队翻译的官方:http://code.z01.com/ 项目依赖 ,css文件在所有样式之前,js依赖,首先jq,再 ...

  7. Go get unrecognized import path "gopkg.in/yaml.v2"

    安装gin: go get -u github.com/gin-gonic/gin 出现错误: package gopkg.in/yaml.v2: unrecognized import path & ...

  8. hook截获自定义消息

    unit Unit1; interface uses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms ...

  9. adaboost 基于错误提升分类器

    引自(机器学习实战) 简单概念 Adaboost是一种弱学习算法到强学习算法,这里的弱和强学习算法,指的当然都是分类器,首先我们需要简单介绍几个概念. 1:弱学习器:在二分情况下弱分类器的错误率会低于 ...

  10. java8 String intern()

    public class Solution { public static void main(String[] args) { String a = new String("he" ...