有没有其他Tesseract-OCR 开源的训练好的中文数据集

是的，有许多Tesseract-OCR的开源中文数据集，这些数据集可以用来训练Tesseract-OCR模型以识别中文字符。以下是一些常见的Tesseract-OCR中文数据集：

1. 中文OCR训练数据集：这是一个由清华大学开发的开源中文OCR训练数据集，包括10万张中文字符图片以及对应的标注。

2. 中文MNIST数据集：这是一个包含7万张手写中文数字图片的数据集，可以用于训练Tesseract-OCR模型。

3. CASIA-HWDB数据集：这是一个由中国科学院自动化研究所开发的中文手写汉字数据集，包括3755个汉字和940个数字字符，可以用于训练Tesseract-OCR模型。

4. SynthText数据集：这是一个包含800万张合成的中文文本图片的数据集，可以用于训练Tesseract-OCR模型。

请注意，这些数据集的使用可能需要遵循特定的许可协议。在使用这些数据集之前，请务必仔细阅读相关许可协议的条款和条件。

相关问题

tesseract-ocr 4.0.0 如何训练

Tesseract OCR 4.0.0 是一个开源的光学字符识别 (OCR) 工具，用于从图像文件中提取文本。为了让它能识别特定字体或语言，需要对其进行训练。以下是基本的训练步骤：

1. **下载 Tesseract**：首先，你需要从 Google 的 GitHub 存储库下载 Tesseract：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract。

2. **获取训练数据集**：Tesseract 使用特定的语言数据文件（如.traineddata）。你可以从 https://github.com/tesseract-ocr/tessdata 下载所需的数据集。

3. **准备样本图片**：收集一些包含你想识别的文字的清晰图像。尽可能包含各种字体、大小和布局情况。

4. **创建配置文件**：在 `tesseract` 根目录下创建一个新的配置文件（例如 `myconfig.conf`)，并设置适当的参数，比如页面分割模式 (`PSM`) 和语言设置 (`lang`).

   pageseg_mode=7
   lang=<your_language>

5. **转换为TIF格式**：对于最佳训练效果，通常将彩色图像转换为灰度单通道，并保存为.tif格式。

6. **运行训练过程**：使用 `tesseract` 的命令行工具训练模型。在一个命令行窗口中，按照以下格式运行：

   tesseract <image_path> output_name -l <language_code> --psm 7 --user-words <additional_words_file> myconfig.conf

其中 `<image_path>` 是图像文件路径，`output_name` 是识别后的文件名，`<language_code>` 是相应的语言代码（如 `eng` 对于英文），`additional_words_file` 可选，用于添加自定义词典。

7. **验证结果**：训练完成后，检查识别的结果是否准确，如有必要调整配置或增加更多样本进行优化。

8. **合并到 tessdata**：将新训练好的文件夹（例如 `output_name/`）中的 `.traineddata` 文件替换到 `tessdata` 目录下的同名文件，供其他项目使用。