利用jTessBoxEditor工具进行Tesseract-OCR样本训练
jTessBoxEditor依赖java虚拟机 , 所以要先安装 java.
jTessBoxEditor下载地址:
解压后跳转到解压目录, 启动 jTessBoxEditor,命令行输入:
java -Xms128m -Xmx1024m -jar jTessBoxEditor.jar
样本训练:
、准备样本图片
手动用画图工具写了一些数字(或者去刷网站的验证码) , 如果是彩色图片首先做灰度化处理以提高识别率 . 全部转换成tif文件, 可以用验证码结果命名方便比对.
、合并图片
打开jTessBoxEditor, 点击Tools > Merge Tiff, 选中所有准备好的tif文件,并把生成的tif文件放到一个新目录下, 命名为num.font.exp0.tif
注意: num是自定义的语言名称, font是自定义的字体名称.
问题: 我在使用jTessBoxEditor合并tif文件是报couldn't seek , 未找到原因, 后来改用TiffToy进行合并成功.
、生成box文件
tesseract num.font.exp0.tif num.font.exp0 [-l eng -psm 7] batch.nochop makebox
以上[]中的内容当返回Empty page的时候可以加上.其中 -psm 7 表示用单行文本识别,-l eng 表示使用英语语言.
、修改box文件
切换到jTessBoxEditor工具的Box Editor页,点击open,打开前面的tiff文件langyp.fontyp.exp0.tif,工具会自动加载对应的box文件。
逐个核对tif文件的box数据, 如果错误就进行修改, 全部检查结束后保存.
注意: box数据有翻页, 之前合并了多少tif文件就有多少页.
、生成font_properties
echo font >font_properties
【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。
、生成训练文件
tesseract num.font.exp0.tif num.font.exp0 nobatch box.train
、生成字符集文件
unicharset_extractor num.font.exp0.box
、生成shape文件
shapeclustering -F font_properties -U unicharset -O num.unicharset num.font.exp0.tr
、生成聚集字符特征文件
mftraining -F font_properties -U unicharset -O num.unicharset num.font.exp0.tr
、生成字符正常化特征文件
cntraining num.font.exp0.tr
、更名
rename normproto num.normproto
rename inttemp num.inttemp
rename pffmtable num.pffmtable
rename unicharset num.unicharset
rename shapetable num.shapetable
、合并训练文件,生成num.traineddata
combine_tessdata num.
以上是目录中的文件, 将生成的num.traineddata复制到Tesseract-OCR中的tessdata文件夹中即可.
最后进行一下测试:
tesseract test.png output -l num
#我们使用了指令[-l num]而不是[-l eng]。这说明,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.
参考:
http://www.cnblogs.com/zhongtang/p/5555950.html
http://www.cnblogs.com/cnlian/p/5765871.html
http://vietocr.sourceforge.net/training.html
利用jTessBoxEditor工具进行Tesseract-OCR样本训练的更多相关文章
- 利用jTessBoxEditor工具进行Tesseract3.02.02样本训练,提高验证码识别率
1.背景 前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用,其中提到使用-l eng参数来限定语言库,可以提高识别准确率及识别效率. 本文将针对某个网站的验证码进行样本训练,形成自己的语 ...
- jTessBoxEditor工具进行Tesseract3.02.02样本训练
1.背景 前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用,其中提到使用-l eng参数来限定语言库,可以提高识别准确率及识别效率. 本文将针对某个网站的验证码进行样本训练,形成自己的语 ...
- tesseract ocr文字识别Android实例程序和训练工具全部源代码
tesseract ocr是一个开源的文字识别引擎,Android系统中也可以使用.可以识别50多种语言,通过自己训练识别库的方式,可以大大提高识别的准确率. 为了节省大家的学习时间,现将自己近期的学 ...
- tesseract ocr训练 pt验证码
识别率有问题A大概率识别为n,因此需要训练,这里讲一下 如何训练 参考 java代码里边直接使用tess4j,是对tesseract的封装,但是如果要训练,还是需要在进行安装tesseract-ocr ...
- Tesseract-OCR 字符识别---样本训练 [转]
Tesseract是一个开源的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本,目前已支持60多种语言(包括中文). ...
- Tesseract-OCR 字符识别---样本训练
Tesseract是一个开源的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本,目前已支持60多种语言(包括中文). ...
- 转 Tesseract-OCR 字符识别---样本训练
转自:http://blog.csdn.net/feihu521a/article/details/8433077 Tesseract是一个开源的OCR(Optical Character Recog ...
- 开源图片文字识别引擎——Tesseract OCR
Tessseract为一款开源.免费的OCR引擎,能够支持中文十分难得.虽然其识别效果不是很理想,但是对于要求不高的中小型项目来说,已经足够用了. 文字识别可应用于许多领域,如阅读.翻译.文献资料的检 ...
- Python3.x:pytesseract识别率提高(样本训练)
Python3.x:pytesseract识别率提高(样本训练) 1,下载并安装3.05版本的tesseract 地址:https://sourceforge.net/projects/tessera ...
随机推荐
- Python之函数对象、函数嵌套、名称空间与作用域、闭包函数、装饰器
目录 一 函数对象 二 函数的嵌套 三 名称空间和作用域 四 闭合函数 五 装饰器 一.函数对象 1.函数是第一类对象 #第一类对象的特性:# 可以被引用 # 可以当做参数传递 # 返回值是函数 # ...
- Kubernetes的负载均衡问题(Nginx Ingress)
nginx 反向代理 https://www.cnblogs.com/ericnie/p/6965091.html Kubernetes 集群中使用 Traefik https://blog.csdn ...
- 微信小程序:import导入公共文件方式
wxss: @import "../common/ali_icon.wxss"; wxml: 公共文件(位置:../common/head.wxml)如下---- <temp ...
- 剑指Offer_编程题_18
题目描述 操作给定的二叉树,将其变换为源二叉树的镜像. 输入描述: 二叉树的镜像定义:源二叉树 8 / \ 6 10 / \ / \ 5 7 9 11 镜像二叉树 8 / \ 10 6 / \ / \ ...
- scrapy 基础
安装略过 创建一个项目 scrapy startproject MySpider #或者创建时存储日志scrapy startproject --logfile='../logf.log' MySpi ...
- 如何用MTR诊断网络问题
MTR 是一个强大的网络诊断工具,管理员能够用它诊断和隔离网络错误,并向上游提供商提供有关网络状态的有用报告.MTR 通过更大的采样来跟踪路由,就像 traceroute + ping 命令的组合.本 ...
- python 小数据池 is和 == 编码解码
########################总结######################### 今日主要内容 1. 小数据池, id() 小数据池针对的是: int, str, bool 在p ...
- Jenkins权限分配
做完Jenkins安装.项目自动化打包部署后,当然需要对小组成员进行项目权限的分配 1.安装插件:Role-based Authorization Strategy(安装过程就展示了): 2. 插件装 ...
- STM32学习笔记:【001】常见数据查阅
了方便开发学习,现整理在学习过程中经常查阅的资料 (注意,以下资料都可以在ST给出官方手册中查到) 本人所持型号:STM32F429ZI-DISCOVERY, 芯片内核 :Cortex - ...
- HDU 1892(书架统计 二维树状数组)
题意是在二维平面上在一些位置上进行数据的增删改查操作,使用树状数组(了解树状数组点这里) 原来的树状数组在求区间和时是 sum( x, y ) = getsum( y ) - getsum( x - ...