最近公司让我做文字串识别，通过查阅资料，谷歌的开源框架 tesseract-ocr可以帮助我们进行识别图像，文字等等，tesseract可以识别多种语言(一些常用的语言)，多种图片格式，非常强大。
首先体验一下tesseract的强大功能，先安装 tesseract_ocr ,下载地址为http://code.google.com/p/tesseract-ocr/，请务必下载3.0.1版本，我前面下的最新3.0.2版本，生成字符特征命令不能通过，最后勉强解决了，生成的字典识别出来的都是空字符
安装完成之后 看下根目录
tessdata文件夹主要存放字典文件，只要把字典文件放进去，就可以用tesseract 识别相关语言的文字
现在先来识别一张图片
把他放入任意一个文件夹，cmd 命令cd到图片放置的目录，然后执行
[html] view plain copy
- tesseract 1.jpg 1
可以看到文件夹下 生成了一个txt文本，发现识别的效果并不是很理想。为啥呢，因为我所用的这个图片中的字有所变形，我们的图片和 tesseract 存在的 字做匹配，找相近的，但是字典中没有这种变形的字体，自然识别容易出错，为了 提高识别率，所以我们需要 训练一套 字体来提高识别率
训练 字库还需要一个工具jTessBoxEditor，下载地址为 http://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/
现在我们来实战一下，首先要生成一个 .tif 的图片集，我们使用 jTessBoxEditor 来合并多张 格式为tif的图片
1、打开 jTessBoxEditor，选择tools->merge tif ,选择 tif图片，生成一个 格式为tif的 图片集
2、我生成一个名为 why4.tif 的图片集， 进入 cd进入 why4.tif 所在的目录，生成对应的 .box 文件
执行命令
[html] view plain copy
- tesseract why.tif why4 batch.nochop makebox
这个文件是通过 tesseract 识别出来的，标示了图片集中 文字的位置，大小，识别后的字符结果。
3、调整，因为 tesseract 识别的不准确，所以我们用 jTessBoxEditor来调整识别文字的位置、结果。
用 jTessBoxEditor打开生成的图片集why4.tif ,注意 why4.tif 对应的box文件一定要和他处于同一个文件夹下(请保持文件名)，否则，用jTessBoxEditor打开没有 位置、识别结果等信息，然后就可以调整了，调整完之后保存
4、生成.tr文件
[html] view plain copy
- tesseract why4.tif why4 nobatch box.train
5、计算字符集,从生成的 box文件中提取
[html] view plain copy
- unicharset_extractor why4.box
6、生成字体特征文件，现在文件夹下新建任意文件名的 特征文件，里面的内容格式为
[html] view plain copy
- <fontname> <italic> <bold> <fixed> <serif> <fraktur>
fontname为字体名称，保持和 图片集文件 .tif 和.box文件的前缀名一致 ，italic> 、<bold> 、<fixed> 、<serif>、 <fraktur>的取值为1或0，表示字体是否具有这些属性。
例如我新建了一个 名为 font，内容 为
[html] view plain copy
- why4 0 0 0 0 0
的文件
输入命令
[html] view plain copy
- mftraining -F font -U unicharset why4.tr 【特别说明：本次如果不只是font文件的类型，不全名的话可能会mftraining 报错】
- 正确的：mftraining -F font.txt -U unicharset why4.tr
7 、聚集tesseract 识别的训练文件
[html] view plain copy
- cntraining why4.tr
执行完这一步之后发现文件夹下生产了许多文件，把unicharset, inttemp, normproto, pfftable这几个文件加上前缀 why4.
8、最后一步，合并相关文件，生成字典文件
[html] view plain copy
- combine_tessdata why4.
好了，至此字典文件就生产了，我们把生成的字典文件why4.traineddata放入到 tesseract_ocr 根目录下的 tessdata文件夹下
开始使用我们训练过得字体库
随便找一张图片测试一下
[html] view plain copy
- tesseract 13.jpg 13 -l why4
可以看到，效果好了许多
说了这么多，生成一个字库还是挺麻烦的，尤其是调整，看得我眼睛都花了，心情烦躁，好不容易做好了一个字库，但是不够 ，还要多添加一些训练内容进去该怎么办呢，经过我的研究，终于找到了3.0.1版本合并字库的方法
首先，需要 生成的字符集.tif文件，位置文件 .box ,只要有这两个文件在，就可以合并字典
好了，我现在有三个 需要合并的字典 why3 why4 why5，他他们的名字修改为 name.num 的形式，分别改为 why.3 why.4 why.5
1、先生成相对应的 .tr 文件
[html] view plain copy
- tesseract why.3.tif why.3 nobatch box.train
- tesseract why.4.tif why.4 nobatch box.train
- tesseract why.5.tif why.5 nobatch box.train
2、从所有文件中提取字符
[html] view plain copy
- unicharset_extractor why.3.box why.4.box why.5.box
3、生成字体特征文件
新建的font文件中 把所有box文件对应的 字体特征都加进去
[html] view plain copy
- why.4 0 0 0 0 0
- why.3 0 0 0 0 0
- why.5 0 0 0 0 0
[html] view plain copy
- mftraining -F font -U unicharset why.3.tr why.4.tr why.5.tr
4 、聚集所有.tr 文件
[html] view plain copy
- cntraining why.3.tr why.4.tr why.5.tr
6 、重命名文件，我把unicharset, inttemp, normproto, pfftable 这几个文件加了前缀why.
7、合并所有文件 生成一个大的字库文件
[html] view plain copy
- combine_tessdata why.
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