Tesseract，一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR（Optical Character Recognition , 光学字符识别）引擎，与Microsoft Office Document Imaging（MODI）相比，我们可以不断的训练的库，使图像转换文本的能力不断增强；如果团队深度需要，还可以以它为模板，开发出符合自身需求的OCR引擎。
源码地址为：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract；
EXE可执行文件地址：http://download.csdn.net/download/whatday/7740469；
接下来，我们将在Windows环境下安装Tesseract并实现简单的转换和训练：
1、Tesseract实现
大体流程：Tesseract安装 -> 打开命令行 -> 生成目标文件
Tesseract安装
下载tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe安装包，安装成功后会在相应磁盘下有Tesseract-OCR文件夹，如图
打开命令行
打开命令行，输入tesseract，回车；以下便是tesseract的大体面貌：
生成目标文件
先准备一张图片文件，如test.png
将命令行切换至目标图像文件目录，比如我们转换文件为test.png（图片文件允许多种格式），位于C:UsersLianDesktop est；然后在命令行中输入
tesseract test.png output_1 –l eng
【语法】: tesseract imagename outputbase [-l lang] [-psm pagesegmode] [configfile…]
imagename为目标图片文件名，需加格式后缀；outputbase是转换结果文件名；lang是语言名称（在Tesseract-OCR中tessdata文件夹可看到以eng开头的语言文件eng.traineddata），如不标-l eng则默认为eng。
打开文件output_1.txt，发现tesseract成功的将图像转换成152408。
可喜可贺，说明老牌名将tesseract还是很强的！但是还是有点不够准确，那么我们有没有什么办法能提高tesseract识别字符准确率呢？接下来，我们将使用配套训练工具jTessBoxEditor来训练样本，来提高我们的准确率！
2、Tesseract训练：
大体流程为：安装jTessBoxEditor -> 获取样本文件 -> Merge样本文件 –> 生成BOX文件 -> 定义字符配置文件 -> 字符矫正 -> 执行批处理文件 -> 将生成的traineddata放入tessdata中
安装jTessBoxEditor
下载jTessBoxEditor，地址https://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/；解压后得到jTessBoxEditor，由于这是由Java开发的，所以我们应该确保在运行jTessBoxEditor前先安装JRE（Java Runtime Environment，Java运行环境）。
获取样本文件
我们可以用画图工具绘制样本文件，数量越多越好，我自己画了5张图，如图：
【注意】：样本图像文件格式必须为tif iff格式，否则在Merge样本文件的过程中会出现 Couldn’t Seek 的错误。
Merge样本文件
打开jTessBoxEditor，Tools->Merge TIFF，将样本文件全部选上，并将合并文件保存为num.font.exp0.tif
生成BOX文件
打开命令行并切换至num.font.exp0.tif所在目录，输入，生成文件名为num.font.exp0.box
tesseract num.font.exp0.tif num.font.exp0 batch.nochop makebox
【语法】：tesseract [lang].[fontname].exp[num].tif [lang].[fontname].exp[num] batch.nochop makebox
lang为语言名称，fontname为字体名称，num为序号；在tesseract中，一定要注意格式。
定义字符配置文件
在目标文件夹内生成一个名为font_properties的文本文件，内容为
font 0 0 0 0 0
【语法】：<fontname> <italic> <bold> <fixed> <serif> <fraktur>
fontname为字体名称，italic为斜体，bold为黑体字，fixed为默认字体，serif为衬线字体，fraktur德文黑字体，1和0代表有和无，精细区分时可使用。
字符矫正
打开jTessBoxEditor，BOX Editor -> Open，打开num.font.exp0.tif；矫正<Char>上的字符，记得<Page>有好多页噢！
修改后记得保存。
执行批处理文件
在目标目录下生成一个批处理文件
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.train echo Compute the Character Set.. unicharset_extractor.exe num.font.exp0.box mftraining -F font_properties -U unicharset -O num.unicharset num.font.exp0.tr echo Clustering.. cntraining.exe num.font.exp0.tr echo Rename Files.. rename normproto num.normproto rename inttemp num.inttemp rename pffmtable num.pffmtable rename shapetable num.shapetable echo Create Tessdata.. combine_tessdata.exe num.
echo. & pause
保存后执行即可，执行结果如图：
最终文件夹内会有以下文件，如图：
将生成的traineddata放入tessdata中
最后将num.trainddata复制到Tesseract-OCR中tessdata文件夹即可。
3、最后的测试
按照之前步骤，使用命令行输入
tesseract test.png output_2 -l num
我们可以看到新生成的文件output_2的内容为762408，内容完全正确。细心的人会发现，最后一句指令，我们使用了指令[-l num]而不是[-l eng]。这说明，最后一次转换我们使用的是新生成的num语言的匹配库而不是默认的eng语言匹配库。
我们可以看到，经过简单的训练，我们对于数字数据的转换准确率提高了很多。Tesseract的优点除了可以不断学习以外，还因为是使用C++写的开源程序，可以使用C#或者C++调用以及修改，很关键！
关于Tesseract，关于OCR，关于计算机，还有太多值得自己去学习，希望以后可以在这里记录下来。
如有错误或者建议，请尽情指教！
大二暑期实习
2016/8/12