Tesseract-ocr

本是古典何须时尚 2022-09-23 05:56 141阅读 0赞

Tesseract是一个开源的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本，目前已支持60多种语言（包括中文）。 Tesseract最初由HP公司开发，后来由Google维护。地址为** [https://github.com/tesseract-ocr/][https_github.com_tesseract-ocr]**

## 使用默认的语言库识别 ##

1.安装Tesseract

从 [http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list][http_code.google.com_p_tesseract-ocr_downloads_list]下载Tesseract，目前版本为Tesseract3.02。因为只是测试使用，这里直接下载winodws下的安装文件tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe。安装成功后会在相应磁盘上生成一个Tesseract-OCR目录。通过目录下的tesseract.exe程序就可以对图像字符进行识别了。

2.准备一副待识别的图像，这里用画图工具随便写了一串数字，保存为number.jpg，如下图所示：

![1356422284_1112.jpg][]

3.  打开命令行，定位到Tesseract-OCR目录，输入命令：

**\[plain\]**  [view plain][] [copy][view plain]

1.  tesseract.exe number.jpg result -l eng

其中result表示输出结果文件txt名称，eng表示用以识别的语言文件为英文。

3.  打开Tesseract-OCR目录下的result.txt文件，看到识别的结果为7542315857，有3个字符识别错误，识别率还不是很高，那有没有什么方法来提供识别率呢？Tesseract提供了一套训练样本的方法，用以生成自己所需的识别语言库。下面介绍一下具体训练样本的方法。

![1356422530_8433.jpg][]

## 训练样本 ##

关于如何训练样本，Tesseract-OCR官网有详细的介绍 [http://code.google.com/p/tesseract-ocr/wiki/TrainingTesseract3][http_code.google.com_p_tesseract-ocr_wiki_TrainingTesseract3]。这里通过一个简单的例子来介绍一下如何进行样本训练。

**1.下载工具jTessBoxEditor.** [http://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/][http_sourceforge.net_projects_vietocr_files_jTessBoxEditor]，这个工具是用来训练样本用的，由于该工具是用JAVA开发的，需要安装JAVA虚拟机才能运行。

**2. 获取样本图像。**用画图工具绘制了5张0-9的文样本图像（当然样本越多越好），如下图所示：

![1356423737_1361.jpg][]

![1356423748_2259.jpg][]

![1356423753_4094.jpg][]

![1356423756_8982.jpg][]

![1356423760_4557.jpg][]

**3.合并样本图像**。运行jTessBoxEditor工具，在点击菜单栏中Tools--->Merge TIFF。在弹出的对话框中选择样本图像（按Shift选择多张），合并成num.font.exp0.tif文件。

**4.生成Box File文件**。打开命令行，执行命令：

**\[plain\]**  [view plain][] [copy][view plain]

1.  tesseract.exe num.font.exp0.tif num.font.exp0 batch.nochop makebox

生成的BOX文件为num.font.exp0.box，BOX文件为Tessercat识别出的文字和其坐标。

**注：Make Box File 文件名有一定的格式，不能随便乱取名字，命令格式为：**

**\[plain\]**  [view plain][] [copy][view plain]

1.  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。

**【Yasi】**：先前自己定义了tessdata的环境变量 **TESSDATA\_PREFIX 值为 E:\\tesseract\\tessdata**，但没有从tesseract源文件目录中将tessdata子目录中的内容copy到 E:\\tesseract\\tessdata 中，造成上面的命令报错，说**找不到batch.nochop 和 makebox**。解决办法：**将 tesseract 源文件目录中所有文件和子文件夹（可能充分但非必要，先不管这些啦）copy到 ****E:\\tesseract\\tessdata 中**。

**5.文字校正**。运行jTessBoxEditor工具，打开num.font.exp0.tif文件（必须将上一步生成的.box和.tif样本文件放在同一目录），如下图所示。可以看出有些字符识别的不正确，可以通过该工具手动对每张图片中识别错误的字符进行校正。校正完成后保存即可。

**【Yasi】这里必须修改识别错误的字符，否则做出来的traineddata文件也是错的。可以在下面的界面中修改并保存，也可以直接在traineddata文件中修改。**

![1356426516_1630.jpg][]

**6.定义字体特征文件。**Tesseract-OCR3.01以上的版本在训练之前需要创建一个名称为font\_properties的字体特征文件。

font\_properties不含有BOM头，文件内容格式如下：

**\[plain\]**  [view plain][] [copy][view plain]

1.  <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：

**\[plain\]**  [view plain][] [copy][view plain]

1.  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。

**7.生成语言文件。**在样本图片所在目录下创建一个批处理文件，输入如下内容。

**\[plain\]**  [view plain][] [copy][view plain]

1.  rem 执行改批处理前先要目录下创建font\_properties文件  
2.    
3.  echo Run Tesseract for Training..  
4.  tesseract.exe num.font.exp0.tif num.font.exp0 nobatch box.train  
5.    
6.  echo Compute the Character Set..  
7.  unicharset\_extractor.exe num.font.exp0.box  
8.  mftraining -F font\_properties -U unicharset -O num.unicharset num.font.exp0.tr  
9.    
10. echo Clustering..  
11. cntraining.exe num.font.exp0.tr  
12.   
13. echo Rename Files..  
14. rename normproto num.normproto  
15. rename inttemp num.inttemp  
16. rename pffmtable num.pffmtable  
17. rename shapetable num.shapetable   
18.   
19. echo Create Tessdata..  
20. combine\_tessdata.exe num.

将批处理通过命令行执行。执行后的结果如下：

![1356490924_8866.jpg][]

需确认打印结果中的Offset 1、3、4、5、13这些项不是-1。这样，一个新的语言文件就生成了。

num.traineddata便是最终生成的语言文件，将生成的num.traineddata拷贝到Tesseract-OCR-->tessdata目录下。可以用它来进行字符识别了。

## 使用训练后的语言库识别 ##

用训练后的语言库识别number.jpg文件， 打开命令行，定位到Tesseract-OCR目录，输入命令：

**\[plain\]**  [view plain][] [copy][view plain]

1.  tesseract.exe number.jpg result -l eng

识别结果如如图所示，可以看到识别率提高了不少。通过自定义训练样本，可以进行图形验证码、车牌号码识别等。感兴趣的朋友可以研究研究。

![1356428647_3573.jpg][]

## 【Yasi】试验结果如下： ##

下面是num-yasi.png  
![1365248762_7428.png][]  
将生成的num.traineddata拷贝到E:\\tesseract\\tessdata，即环境变量TESSDATA\_PREFIX 设置的路径下，执行下面的命令（ 注意第二条命令结尾是num，即新加的traineddata，而不是eng ）

**\[plain\]**  [view plain][view plain 1]   [copy][view plain 1]

1.  E:\\tesseract\\tesseract-svn\\vs2008\\LIB\_Debug\\tesseractd.exe num-yasi.png result-eng -l eng  
2.  E:\\tesseract\\tesseract-svn\\vs2008\\LIB\_Debug\\tesseractd.exe num-yasi.png result-num -l num

下图是两次识别结果对比

![1365249548_4906.png][]

使用eng traineddata的结果完全不靠谱；使用了自己的traineddata，识别出来的当然都是数字，但正确率实在糟糕。可能是我自己手写的字体和用来做traineddata的手写数字的字体差别太大了吧。

[https_github.com_tesseract-ocr]: https://github.com/tesseract-ocr/
[http_code.google.com_p_tesseract-ocr_downloads_list]: http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list
[1356422284_1112.jpg]: https://img-my.csdn.net/uploads/201212/25/1356422284_1112.jpg
[view plain]: http://blog.csdn.net/feihu521a/article/details/8433077#
[1356422530_8433.jpg]: https://img-my.csdn.net/uploads/201212/25/1356422530_8433.jpg
[http_code.google.com_p_tesseract-ocr_wiki_TrainingTesseract3]: http://code.google.com/p/tesseract-ocr/wiki/TrainingTesseract3
[http_sourceforge.net_projects_vietocr_files_jTessBoxEditor]: http://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/
[1356423737_1361.jpg]: https://img-my.csdn.net/uploads/201212/25/1356423737_1361.jpg
[1356423748_2259.jpg]: https://img-my.csdn.net/uploads/201212/25/1356423748_2259.jpg
[1356423753_4094.jpg]: https://img-my.csdn.net/uploads/201212/25/1356423753_4094.jpg
[1356423756_8982.jpg]: https://img-my.csdn.net/uploads/201212/25/1356423756_8982.jpg
[1356423760_4557.jpg]: https://img-my.csdn.net/uploads/201212/25/1356423760_4557.jpg
[1356426516_1630.jpg]: https://img-my.csdn.net/uploads/201212/25/1356426516_1630.jpg
[1356490924_8866.jpg]: https://img-my.csdn.net/uploads/201212/26/1356490924_8866.jpg
[1356428647_3573.jpg]: https://img-my.csdn.net/uploads/201212/25/1356428647_3573.jpg
[1365248762_7428.png]: https://img-my.csdn.net/uploads/201304/06/1365248762_7428.png
[view plain 1]: http://blog.csdn.net/yasi_xi/article/details/8763385#
[1365249548_4906.png]: https://img-my.csdn.net/uploads/201304/06/1365249548_4906.png

Tesseract-ocr

发表评论取消回复

还没有评论，来说两句吧...

相关阅读

相关 Python下Tesseract Ocr引擎及安装介绍，tesseractocr