Tesseract 3 语言数据的训练方法

OCR,光学字符识别

　　光学字符识别(OCR,Optical Character Recognition)是指对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。OCR技术非常专业，一般多是印刷、打印行业的从业人员使用，可以快速的将纸质资料转换为电子资料。关于中文OCR，目前国内水平较高的有清华文通、汉王、尚书，其产品各有千秋，价格不菲。国外OCR发展较早，像一些大公司，如IBM、微软、HP等，即使没有推出单独的OCR产品，但是他们的研发团队早已掌握核心技术，将OCR功能植入了自身的软件系统。对于我们程序员来说，一般用不到那么高级的，主要在开发中能够集成基本的OCR功能就可以了。这两天我查找了很多免费OCR软件、类库，特地整理一下，今天首先来谈谈Tesseract，下一次将讨论下Onenote 2010中的OCR API实现。可以在这里查看OCR技术的发展简史。

1、Tesseract概述

Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发，至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。然而，HP不久便决定放弃OCR业务，Tesseract也从此尘封。

数年以后，HP意识到，与其将Tesseract束之高阁，不如贡献给开源软件业，让其重焕新生－－2005年，Tesseract由美国内华达州信息技术研究所获得，并求诸于Google对Tesseract进行改进、消除Bug、优化工作。

Tesseract目前已作为开源项目发布在Google Project，其项目主页在这里查看，其最新版本3.0已经支持中文OCR，并提供了一个命令行工具。本次我们来测试一下Tesseract 3.0，由于命令行对最终用户不太友好，我用WPF简单封装了一下，就可以方便的进行中文OCR了。

1.准备：

• 安装Tesseract , 我这里用的是 tesseract 3.02.02
• 下载图片，保存到本地， 
• 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。

　　 

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2.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total.tif文件。

3.Make Box Files。

在total.tif所在的目录下打开一个命令行，产生相应的Box文件（*.box）

输入：

tesseract mjoren.normal.exp0.tif mjoren.normal.exp0   batch.nochop makebox

来生成一个box文件，该文件记录了tesseract识别出来的每一个字和其位置坐标。

　屏幕输出如下

E:dataUsersAdministratorDesktopocrBuider2>tesseract mjoren.normal.exp0.tif
mjoren.normal.exp0   batch.nochop makebox
Tesseract Open Source OCR Engine v3.02 with Leptonica
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这时目录多出了一个 mjoren.normal.exp0.box和mjoren.normal.exp0.txt 文件

4.使用jTessBoxEditor打开total.tif文件，

需要记住的是第2步生成的mjoren.normal.exp0.box要和这个mjoren.normal.exp0.tif文件同在一个目录下。逐个校正文字，后保存。

  

 

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4.Run Tesseract for Training。输入命令：

 　　产生字符特征文件（*.tr）

tesseract mjoren.normal.exp0.tif mjoren.normal.exp0 nobatch box.train

屏幕输出如下:

E:dataUsersAdministratorDesktopocrBuider2>tesseract mjoren.normal.exp0.tif
mjoren.normal.exp0 nobatch box.train
Tesseract Open Source OCR Engine v3.02 with Leptonica
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APPLY_BOXES:
   Boxes read from boxfile:       7
   Found 7 good blobs.
TRAINING ... Font name = normal
Generated training data for 1 words
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这时目录会多出2个文件: mjoren.normal.exp0.tr

5.Compute the Character Set。输入命令：

　　产生计算字符集（unicharset）

unicharset_extractor  mjoren.normal.exp0.box

 执行结果:

E:dataUsersAdministratorDesktopocrBuider2>unicharset_extractor  mjoren.norm
al.exp0.box
Extracting unicharset from mjoren.normal.exp0.box
Wrote unicharset file ./unicharset.

6.定义字体特征文件并聚集字符特征

新建文件“font_properties”。那么需要在目录下新建一个名字为“font_properties”的文件，并且输入文本 :

注意:这里  normal 必须与训练名中的名称保持一致,填入下面内容 ,这里全取值为0，表示字体不是粗体、斜体等等。

normal 0 0 0 0 0 

聚集字符特征（inttemp、pffmtable、normproto）

执行命令：

mftraining -F font_properties  -U unicharset mjoren.normal.exp0.tr

执行结果

E:dataUsersAdministratorDesktopocrBuider2>mftraining  -F font_properties  -U unicharset  mjoren.normal.exp0.tr
Warning: No shape table file present: shapetable
Reading mjoren.normal.exp0.tr ...
Flat shape table summary: Number of shapes = 7 max unichars = 1 number with mult
iple unichars = 0
Warning: no protos/configs for j in CreateIntTemplates()
Warning: no protos/configs for 搂 in CreateIntTemplates()
Warning: no protos/configs for a in CreateIntTemplates()
Done!

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。

7.Clustering。产生字符形状正常化特征文件normproto

输入命令：

cntraining  mjoren.normal.exp0.tr

执行结果:

E:dataUsersAdministratorDesktopocrBuider2>cntraining  mjoren.normal.exp0.tr

Reading mjoren.normal.exp0.tr ...
Clustering ...

Writing normproto ...

8.此时，在目录下应该生成若干个文件了，把unicharset, inttemp, normproto, pffmtable这四个文件加上前缀“normal.”。然后 合并训练文件

输入命令：

combine_tessdata normal.

 执行结果如下:

E:dataUsersAdministratorDesktopocrBuider2>combine_tessdata normal.
Combining tessdata files
TessdataManager combined tesseract data files.
Offset for type 0 is -1
Offset for type 1 is 140
Offset for type 2 is -1
Offset for type 3 is 792
Offset for type 4 is 128180
Offset for type 5 is 128262
Offset for type 6 is -1
Offset for type 7 is -1
Offset for type 8 is -1
Offset for type 9 is -1
Offset for type 10 is -1
Offset for type 11 is -1
Offset for type 12 is -1
Offset for type 13 is -1
Offset for type 14 is -1
Offset for type 15 is -1
Offset for type 16 is -1

必须确定的是第2、4、5、6行的数据不是-1，那么一个新的字典就算生成了。

此时目录下“normal.traineddata”的文件拷贝到tesseract程序目录下的“tessdata”目录。

以后就可以使用该该字典来识别了，例如：

tesseract mjoren.normal.exp0.tif result  -l normal

通过训练出来的新语言，识别率提高了不少。

  

E:dataUsersAdministratorDesktopocrBuider2>tesseract mjoren.normal.exp0.tif
result  -l normal
Tesseract Open Source OCR Engine v3.02 with Leptonica
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纠正出来的结果

1234567

特别说明：

    在训练的过程中，初次接触的人容易犯一些小错误，这些错误虽然小，但很可能让你陷入困惑和痛苦中。那位师妹就是因为小问题困惑不已才找我帮忙的。下面简单的罗列一下几点需要注意的地方：

1. 前面提到的normal可以被你想要的任何字符串代替，主要是为了给你训练的库取个名字。
2. 第二步产生的Box文件，需要手动修改，一定要以Unicode模式保存。修改的时候要注意方法和含义，详细的说明Google原文中有说明。
3. 第五步程序自动产生的文件是只有扩展名的，需要你自己手动将名字改成前缀一致。后面产生的可选文件也依照此法操作。
4. 所有的这些文件都准备好了之后，需要放到同一目录下，执行combine_tessdata进行合并的时候，注意要切换到文件所在的目录执行，否则将会报错，提示找不到文件。
5. 合并成功之后，要记得将训练好的文件（normal.traineddata）放到程序的tessdata子目录下，否则测试就会提示找不到语言库文件。

 好了，到这里，基本上所有的问题都能解决了。