Tesseract-OCR-v5.0中文识别,训练自定义字库,提高图片的识别效果
1，下载安装Tesseract-OCR 安装，链接地址https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
2，安装成功 tesseract -v
注意：安装后，要添加系统环境变量
3，cmd指定目录到 cd C:WorkBlogsTestTestPic，要识别图片的文件夹 识别：tesseract test.png result -l chi_sim
识别成功的效果，result.txt文件会自动生成
要注意：Tesseract-OCR的安装目录要包含识别中文的字符集chi_sim.traineddata，可以在GitHub下载https://github.com/tesseract-ocr/tessdata
4，可见第3步的识别效果不是很好，想到通过训练自定义字库,提高图片的识别效果
（0）下载安装jTessBoxEditor，https://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/
注意要安装JavaRuntime
（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 “qq66.test.exp0.tif” ，格式只有一种 “TIFF” 可选。
tif文面命名格式[lang].[fontname].exp[num].tif
lang是语言，fontname是字体，num为自定义数字。
比如我们要训练自定义字库 qq66，字体名test，那么我们把图片文件命名为 qq66.test.exp0.tif
（3）使用tesseract生成.box文件
tesseract qq66.test.exp0.tif qq66.test.exp0 -l chi_sim --psm 6 batch.nochop makebox
注意：--psm的语法，数字对应不同的 页面分割模式。
（4）使用jTessBoxEditor矫正.box文件的错误
打开后矫正后，点击 save
（5）生成font_properties文件：（该文件没有后缀名）
执行命令，执行完之后，会在当前目录生成font_properties文件
echo test 0 0 0 0 0 >font_properties
也可以手工新建一个名为font_properties的文本文件，输入内容 “test 0 0 0 0 0” 表示字体test的粗体、倾斜等共计5个属性。这里的“test”必须与“qq66.test.exp0.box”中的“test”名称一致。
（6）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qq66.test.exp0.tr文件。
tesseract qq66.test.exp0.tif qq66.test.exp0 nobatch box.train
（7）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。
unicharset_extractor qq66.test.exp0.box
（8）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。
shapeclustering -F font_properties -U unicharset -O qq66.unicharset qq66.test.exp0.tr
（8）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。
mftraining -F font_properties -U unicharset -O qq66.unicharset qq66.test.exp0.tr
（9）生成字符正常化特征文件
执行下面命令，会生成 normproto 文件。
cntraining qq66.test.exp0.tr
（10）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qq66.inttemp、qq66.pffmtable、qq66.shapetable和qq66.normproto
（11）合并训练文件
执行下面命令，会生成qq66.traineddata文件。
combine_tessdata qq66.
最后文件目录
5，用新生成的qq66.traineddata字符集，重新识别身份证
6，可以同时选择多个不同的样本生成box文件
7，在原有训练数据的基础上，加入新的字符训练信息
经研究找到实用合并方法（红色部分为示例，实际应为你自己生成的文件名）：
在新的训练数据生成.box 和.tr文件后，
生成字符集 unicharset_extractor add.font.exp0.box new.font.exp0.box
合并训练数据(.tr)
mftraining -F font_properties -U unicharset -O added.unicharset add.font.exp0.tr new.font.exp0.tr
聚合所有的tr文件：
cntraining add.font.exp0.tr new.font.exp0.tr
8，设置图片分割模式
Page segmentation modes:
0 = Orientation and script detection (OSD) only.
1 = Automatic page segmentation with OSD.
2 = Automatic page segmentation, but no OSD, or OCR
3 = Fully automatic page segmentation, but no OSD. (Default)
4 = Assume a single column of text of variable sizes.
5 = Assume a single uniform block of vertically aligned text.
6 = Assume a single uniform block of text.
7 = Treat the image as a single text line.
8 = Treat the image as a single word.
9 = Treat the image as a single word in a circle.
10 = Treat the image as a single character.
例如：
tesseract test.png result -l chi_sim -psm 7 nobatch
