怎么训练Tesseract 读中文

训练 Tesseract 识别中文需要特定步骤，因为 Tesseract 本身主要是设计用于英文和其他拉丁字母语言的文字识别，对于中文这样的象形文字系统，需要额外的训练数据和配置。以下是基本的步骤：

1. **下载语言数据包**：首先，你需要获取 Tesseract 的中文 (简体/繁体) 数据包。可以从 GitHub 上找到 `unicharset.txt` 和 `wordlist.txt` 等文件，它们存储了中文字符的模板和词典。

2. **下载额外字体**：中文识别通常依赖于特定字体，特别是常用的宋体、黑体等。提供多样化的字体样本可以帮助提高识别准确度。

3. **创建 training data**：收集大量的带有清晰中文文本的图像样本，使用 `tesseract` 的命令行工具（如 `tesseract` 或 `pytesseract`）的 `--psm` 参数选择正确的文本方向模式（如 `7` 表示垂直文本）。

   tesseract -x tessedit_char_whitelist=abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789 ./sample_text.jpg output_file_name

4. **训练**：使用 `tesseract` 的 `training` 功能对收集的样本进行训练。这将生成训练所需的 `.traineddata` 文件。

   tesseract --train_tessdata_dir="path/to/training_data" --output_dir="path/to/output_dir" sample_text.tiff

5. **配置文件**：编辑 `tessdata目录下的config.ini` 文件，指定训练的数据集、字符集等，确保中文模式 (`lstm`) 已启用。

   langmodel = eng+chi_sim # 如果是简体中文
   lstm.train_set = /path/to/traineddata/chi_sim.traineddata

6. **测试与优化**：用新的训练数据重新运行识别，并检查识别结果。如果效果不佳，可以调整训练参数或增加更多样本以提高准确性。

请注意，由于Tesseract的训练过程相对复杂，对于初学者来说可能需要一些时间去熟悉和调试。此外，网络上有很多现成的针对中文的训练数据集可以直接使用，如 CUTE80 等，可以直接替换上述步骤中的样本图片。