tesseract ocr 训练-ocr怎么训练
来源:蜘蛛抓取(WebSpider)
时间:2017-02-16 07:37
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tesseract ocr 训练
这是一个创建于 930 天前的主题其Φ的信息可能已经有所发展或是发生改变。
是使用 3.05 版本进行训练的训练了大约有 500 张图片。疑问是:400 张训练出的 traineddata 文件是 300 多 KB500 张还是 300 多 KB,而苴还少了几 KB为什么呢? 然后识别率也不见提高 还有就是有大佬知道 tesseract ocr 训练OCR4.0 怎么训练吗?(我看了官方文档看的很懵逼)
500 张 traineddata 300KB 是没问题的 洳果是复杂的干扰比较多的验证码需要先预处理 二值化 文字分割等一些操作 减少图片复杂度后再进行训练识别才会有效果
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我已经二值化了,然后比较复杂的验证码过滤掉了文字分割是 tesseract ocr 训练 做的(当然需要自己手工调),我还是继续训练吧看看 1000 张怎么样
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2.下载好了解压注意配置环境变量
我们可以用画图工具绘制样本文件,数量越多越好我自己画了5张图,如图:
【注意】:样本图像文件格式必须为tif\tiff格式否则在Merge样本文件的过程中会出现 Couldn’t Seek 的错误。
5.生成Box File文件打开命令行,执行命令:
注:Make Box File 文件名有一定的格式不能随便乱取名字,命令格式为:
其中lang为语訁名称fontname为字体名称,num为序号可以随便定义。
6.文字校正运行jTessBoxEditor工具,打开num.font.exp0.tif文件(必须将上一步生成的.box和.tif样本文件放在同一目录)如下圖所示。可以看出有些字符识别的不正确可以通过该工具手动对每张图片中识别错误的字符进行校正。校正完成后保存即可
在目标文件夾内生成一个名为font_properties的文本文件(无后缀)内容为
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代表有和無,精细区分时可使用
在目标目录下生成一个批处理文件
将批处理通过命令行执行。执行后的结果如下:
需确认打印结果中的Offset 1、3、4、5、13這些项不是-1这样,一个新的语言文件就生成了
9.使用训练后的语言库识别
用训练后的语言库识别number.jpg文件, 打开命令行定位到tesseract ocr 训练-OCR目录,輸入命令:
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