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tesseract-ocr 字库训练(提高识别率进阶版)

16 人参与  2024年09月10日 17:21  分类 : 《关于电脑》  评论

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 github字库地址:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata 

 

 一、tesseract-ocr字库训练

1、配置 jdk 环境变量

步骤(略)

2、安装 tesseract-ocr 并配置环境变量

下载地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/

  配置环境变量:系统变量path添加 C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR;  D:\Tesseract-OCR(对应自己的tesseract安装目录)

3、下载jTessBoxEditor2.0工具

下载地址:https://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/

下载完成后,解压缩并双击 jTessBoxEditor.jar 即可启动

4、下载Tess4J-3.4.8   

地址: https://sourceforge.net/projects/tess4j/files/tess4j/

解压即可得到  tessdata训练库

5、准备样本图片

6、使用jTessBoxEditor生成训练样本的的合并tif图片

(1)打开jTessBoxEditor,选择Tools->Merge TIFF,进入训练样本所在文件夹,选中要参与训练的样本图片:

(2)点击 “打开” 后弹出保存对话框,选择保存在当前路径下,文件命名为 “zwp.test.exp0.tif” ,格式只有一种 “TIFF” 可选。


tif命名规则:[lang].[fontname].exp[num].tif

lang = 语言fontname = 字体num = 自定义数字

7、使用tesseract生成.box文件:

在生成的 mjorcen.normal.exp0.tif 文件所在目录下打开命令行

执行如下命令 : tesseract mjorcen.normal.exp0.tif mjorcen.normal.exp0  batch.nochop makebox

8、使用jTessBoxEditor矫正.box文件的错误:

打开 jTessBoxEditor ,点击Box Editor ->Open ,打开 mjorcen.normal.exp0.tif,会自动关联到“mjorcen.normal.exp0.box”文件,这两文件要求在同一目录下,调整完点击“save”保存修改。


*修改文字是乱码*

? 解决方法: jtessboxeditor的setting  --->  Font  里改字体为宋体,regular就可以了。

*修改文字必须是白底黑字,要不然训练时会出现错误* 

9.创建 一个 font_properties文件(该文件无后缀名)

手工新建一个名为font_properties的文本文件

内容 :test 0 0 0 0 0表示字体test的粗体、倾斜等共计5个属性。这里内容中的“test”必须与生成的 .box 文件中的fontname = 字体 ,一致。

10、使用tesseract生成.tr训练文件:

执行下面命令,执行完之后,会在当前目录生成zwp.test.exp0.tr文件。

执行如下命令: tesseract mjorcen.normal.exp0.tif mjorcen.normal.exp0 nobatch box.train


8.生成字符集文件:

执行下面命令:执行完之后会在当前目录生成一个名为“unicharset”的文件。

执行命令: unicharset_extractor mjorcen.normal.exp0.box


9、生成shape文件:

执行下面命令,执行完之后,会生成 shapetable 和 zwp.unicharset 两个文件。

执行命令:

shapeclustering -F font_properties -U unicharset -O zwp.unicharset mjorcen.normal.exp0.tr

10、生成聚字符特征文件:

执行下面命令,会生成 inttemp、pffmtable、shapetable和zwp.unicharset四个文件。

执行命令: mftraining -F font_properties -U unicharset -O zwp.unicharset mjorcen.normal.exp0.tr

11、生成字符正常化特征文件:

执行下面命令,会生成 normproto 文件。

执行命令: cntraining mjorcen.normal.exp0.tr

12、文件重命名:

重新命名inttemp、pffmtable、shapetable和normproto这四个文件的名字为[lang].xxx。

这里修改为mjorcen.inttemp、mjorcen.pffmtable、mjorcen.shapetable和mjorcen.normproto

执行下面命令:

rename normproto mjorcen.normproto

rename inttemp mjorcen.inttemp

rename pffmtable mjorcen.pffmtable

rename shapetable mjorcen.shapetable

13、合并训练文件:

执行下面命令,会生成zwp.traineddata文件。

执行命令: combine_tessdata mjorcen.

Log输出中的Offset 1、3、4、5、13这些项不是-1,表示新的语言包生成成功。

将生成的“zwp.traineddata”语言包文件复制到Tesseract-OCR 安装目录下的tessdata文件夹中,就可以使用训练生成的语言包进行图像文字识别了。

二、Java代码测试

1.pom.xml文件添加maven 依赖

<dependency><groupId>net.java.dev.jna</groupId><artifactId>jna</artifactId><version>4.1.0</version></dependency><dependency><groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId><artifactId>tess4j</artifactId><version>3.4.0</version><exclusions><exclusion><groupId>com.sun.jna</groupId><artifactId>jna</artifactId></exclusion></exclusions></dependency>

2.测试代码

public void testOCR()throws Exception {        //图片路径       File imageFile =new File("D:\\xx.png");        //训练库的路径(tessdata)       instance.setDatapath("C:\\tessdata");        //语言库(mjorcen)       instance.setLanguage("mjorcen");        // 文字识别       String result =instance.doOCR(imageFile);            //        System.out.println(result);}

3.输出结果


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