使用Tesseract OCR进行图像字符识别及训练教程

"识别训练汇编.pdf" 这篇文档主要介绍了如何使用Tesseract OCR软件进行文字识别以及如何训练Tesseract以提高识别准确性。Tesseract是一个开源的光学字符识别（OCR）引擎，最初由HP开发，现在由Google维护。以下是文档内容的详细说明： 1. **Tesseract安装**：用户可以从Google Code的链接下载Tesseract 3.02的Windows安装包，安装后会在指定的磁盘上创建一个Tesseract-OCR目录，包含tesseract.exe程序，用于处理图像中的文字识别。 2. **图像准备与识别**：为了测试，可以使用画图工具创建包含文字的图像（如number.jpg），然后通过命令行工具，将命令行切换到Tesseract-OCR目录下，输入`tesseract number.jpg result -l eng`，这里的`result`是输出的文本文件名，`eng`指定识别语言为英文。执行后，结果会被保存在result.txt文件中。 3. **识别结果检查**：识别的结果可能不完全准确，例如在示例中，有3个字符识别错误，识别率有待提升。为提高识别率，可以进行特定的训练。 4. **训练样本**：Tesseract提供了训练样本的方法，以创建自定义的识别语言库。首先，需要下载训练工具jTessBoxEditor，这是一个基于Java的工具，所以需要先安装Java虚拟机。然后，收集或创建样本图像（越多越好，比如0-9的数字样本图像）。 5. **样本图像处理**：在jTessBoxEditor中，可以通过“Tools”->“Merge TIFF”将多个样本图像合并成一个TIFF文件，如`num.font.exp0.tif`。 6. **生成BoxFile**：接着，通过命令行执行`tesseract num.font.exp0.tif num.font.exp0 batch.nochop makebox`，这会生成一个名为`num.font.exp0.box`的BoxFile。BoxFile包含了每个字符的位置和对应的识别文本。 7. **训练过程**：使用BoxFile和TIFF文件，可以进一步训练Tesseract，调整其识别模型以适应特定字体或样式。这个过程包括创建字典文件（如`.traineddata`）和微调参数。 8. **训练后的应用**：完成训练后，新的语言数据包可以替代默认的eng语言包，提高对特定字体或样式的识别准确度。 这份文档详细阐述了如何使用Tesseract进行基本的文字识别，以及如何通过训练样本来提高其识别性能，对于需要处理大量文字图像或者有特殊识别需求的用户来说非常实用。