tesseract-ocr训练要求

Tesseract-OCR训练要求主要包括数据准备、工具配置和训练流程三个核心环节，具体如下：

一、数据准备

训练文本文件

需创建training_text.txt，包含所有待识别字符及其频率，需严格遵循Tesseract官方要求（可参考）。

图像格式要求

输入图片需转换为.tif格式，命名规则为lang.[fontname]（如chi_sim.mjorcen）。

每张图片需单独命名，且与生成的.box文件位于同一目录。

二、工具配置

依赖工具

需安装Tesseract OCR（推荐使用3.0及上面版本）。


配置环境变量，确保命令行工具可用。

辅助工具

可使用jTessBoxEditor手动绘制字符位置信息。

三、训练流程

基础训练

使用命令tesseract image.tif output -l lang生成初始识别结果。

通过text2train工具生成.box文件（需与.tif同目录）。

高级训练

调整字体属性（如非斜体、粗体）并生成font_properties.txt。

执行以下命令完成训练：

shapeclustering -F font_properties.txt -U unicharset image.tif

mftraining -F font_properties.txt -U unicharset -O unicharset image.tif

cntraining image.tif

combine_tessdata unicharset

生成traineddata文件（如normal.traineddata）。

验证与优化

使用unicharset_extractor提取字符集。

通过命令行或Java代码测试识别效果，调整训练参数优化精度。

四、注意事项

训练数据量越大，识别效果越好，但需注意计算资源消耗。

中文训练需选择支持中文的语言包（如chi_sim）。

不同版本Tesseract训练命令可能略有差异，建议参考对应版本的官方教程。