Tesseract-OCR 字符识别---样本训练
来源:互联网 发布:淘宝类目选错会怎么样 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 06:05
使用默认的语言库识别
1.安装Tesseract
3. 打开命令行,定位到Tesseract-OCR目录,输入命令:
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。
训练样本
1.下载工具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:
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:
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的命令格式为:
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。
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。
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:
<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,输入以下内容:
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:
rem 执行改批处理前先要目录下创建font_properties文件echo Run Tesseract for Training..tesseract.exe num.font.exp0.tif num.font.exp0 nobatch box.trainecho Compute the Character Set..unicharset_extractor.exe num.font.exp0.boxmftraining -F font_properties -U unicharset -O num.unicharset num.font.exp0.trecho Clustering..cntraining.exe num.font.exp0.trecho Rename Files..rename normproto num.normprotorename inttemp num.inttemprename pffmtable num.pffmtablerename shapetable num.shapetable echo Create Tessdata..combine_tessdata.exe num.
将批处理通过命令行执行。执行后的结果如下:
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:
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。
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