如何训练tesseract自定义模型？

训练Tesseract自定义模型需经过数据准备、模型训练、评估部署等核心步骤，具体流程如下：

一、数据准备

数据收集

收集包含目标文本的图片，建议涵盖不同字体、字号、布局及噪音场景，确保数据多样性。

数据格式化

将图片转换为Tesseract可处理的格式（如PNG/TIF），并确保为黑白、高对比度图像。

二、标注文件创建

生成Box文件

使用jTessBoxEditor工具，通过makebox命令为每张图片生成Box文件，记录文字区域坐标及类别。


文件结构

目录需包含图片、Box文件及对应的训练数据路径，例如：E:\Tesseract-ocr\orderNo.tif\orderNo.box。

三、训练配置

配置文件准备

创建包含训练数据路径、字符集、参数等的配置文件（如tesstrain.sh），需指定语言库路径和输出目录。

训练执行

运行tesstrain.sh脚本启动训练，例如：./tesstrain.sh --lang chi_sim --data E:\Tesseract-ocr。

四、模型评估与优化

性能测试

使用测试集评估识别准确率，分析错误类型以优化模型。

调优策略

增加训练样本量

调整超参数（如学习率、迭代次数）

使用数据增强技术提升泛化能力。

五、模型部署

集成到Tesseract

使用combine_tessdata命令将训练好的模型添加到Tesseract语言库中，例如：combine_tessdata -u E:\Tesseract-ocr\chi_sim.traineddata。

实际应用

在新文档中启用自定义语言，即可使用训练好的模型进行文字识别。

注意事项 ：官方不推荐从头开始训练，建议优先使用现有模型进行微调（如langdata_lstm库）。