google Tesseract-ocr配置及训练

一、配置

1、  从http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list下载tesseract-ocr-3.02-vs2008、tesseract-ocr-3.02.eng.tar、tesseract-ocr-3.02.02.tar、leptonica-1.68-win32-lib-include-dirs相关文件；

2、  将所有文件存放在D:\BulidFolder文件夹下并解压缩；

3、  下载tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe，安装到d盘，生成目录Tesseract-OCR。

4、 将ccmain文件夹下的equationdetect.cpp文件中的static const STRING kCharsToEx[] = {"'", "`","\"", "\\", ",", ".", "〈", "〉", "《", "》", "」", "「", ""};修改成static const STRING kCharsToEx[] = {"'", "`","\"", "\\", ",",".","<", ">",   "<<",">>",  ""};(注：不改动编译时始终出错，其它方法暂未发现，3.01版本中没有此文件，编译3.01不用对源文件作任何修改)。

5、 打开D:\OCR\code\tesseract-ocr\vs2008的tesseract.sln，重新编译整个Solution；

 

二、训练新的语言包

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，目前发布在Googel Project上。地址为http://code.google.com/p/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：

        

3.  打开命令行，定位到Tesseract-OCR目录，输入命令：

[plain] view plaincopyprint?

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

 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？

      其实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

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。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/，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：

[plain] view plaincopyprint?

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

  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：

[plain] view plaincopyprint?

1. tesseract [lang].[fontname].exp[num].tif [lang].[fontname].exp[num] batch.nochop makebox  

  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.txt的字体特征文件。

font_properties不含有BOM头，文件内容格式如下：

[plain] view plaincopyprint?

1. <fontname> <italic> <bold> <fixed> <serif> <fraktur>  

<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 plaincopyprint?

1. font 0 0 0 0 0  

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 plaincopyprint?

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.txt -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.  

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：

[plain] view plaincopyprint?

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

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。

 三、结合C++使用

1. 直接调用图片

#include "strngs.h"#include "baseapi.h"#pragma  comment(lib,"libtesseract302d.lib")////////////////    tesseract::TessBaseAPI  api;      api.Init(NULL, "eng", tesseract::OEM_DEFAULT);  //初始化，设置语言包，中文简体：chi_sim;英文：eng；也可以自己训练语言包    //api.SetVariable( "tessedit_char_whitelist", "0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz" );     STRING text_out;      if (!api.ProcessPages("kaze.tif", NULL, 0, &text_out))      {      //AfxMessageBox("tesseract 处理出现异常");        return 0;      }  cout<<text_out.string();cout<<UTF8ToGBK(text_out.string()).c_str();

 

2. 直接调用文本

// tess.cpp:   // Recognize text on an image using Tesseract API and print it to the screen  // Usage: ./tess image.png    #include <tesseract/baseapi.h>  #include <tesseract/strngs.h>  #include <iostream>    int main(int argc, char** argv)  {     if (argc != 2)     {           std::cout << "Please specify the input image!" << std::endl;          return -1;      }        const char* lang = "eng";      const char* filename = argv[1];      //新建tess基类      tesseract::TessBaseAPI tess;      //初始化      tess.Init(NULL, lang, tesseract::OEM_DEFAULT);      //设置识别模式      tess.SetPageSegMode(tesseract::PSM_SINGLE_BLOCK);        FILE* fin = fopen(filename, "rb");      if (fin == NULL)      {         std::cout << "Cannot open " << filename << std::endl;         return -1;      }      fclose(fin);        STRING text;      //进行识别      if (!tess.ProcessPages(filename, NULL, 0, &text))      {         std::cout << "Error during processing." << std::endl;         return -1;      }     else         std::cout << text.string() << std::endl;          return 0;  }

 

2. 结合OpencCV使用

// tesscv.cpp:// Using Tesseract API with OpenCV#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include <tesseract/baseapi.h>#include <iostream>int main(int argc, char** argv){    // Usage: tesscv image.png    if (argc != 2)    {        std::cout << "Please specify the input image!" << std::endl;        return -1;    }    // Load image    cv::Mat im = cv::imread(argv[1]);    if (im.empty())    {        std::cout << "Cannot open source image!" << std::endl;        return -1;    }    cv::Mat gray;    cv::cvtColor(im, gray, CV_BGR2GRAY);    // ...other image pre-processing here...    // Pass it to Tesseract API    tesseract::TessBaseAPI tess;    tess.Init(NULL, "eng", tesseract::OEM_DEFAULT);    tess.SetPageSegMode(tesseract::PSM_SINGLE_BLOCK);    tess.SetImage((uchar*)gray.data, gray.cols, gray.rows, 1, gray.cols);    // Get the text    char* out = tess.GetUTF8Text();    std::cout << out << std::endl;    return 0;}