Tesseract 进行图像识别
1. Tesseract 介绍
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，其最新版本3.0已经支持中文OCR，并提供了一个命令行工具。
2. Tesseract 安装
Tesseract 可以在 linux、windows 和 macOS 下使用。这里以 macOS 为例。
2.1 使用 homebrew 安装 Tesseract 同时安装训练工具:
brew install –with-training-tools tesseract
虽然官方提供了多种语言的识别数据包，但是在很多情况下都需要在其基础上自己进行训练，所以记得安装训练工具
2.2 安装语言识别包
从官网地址下载对应的识别包 [官网地址](https://github.com/tesseract-ocr/tessdata
) 比如中文识别选择 chi_sim 这个包
再将识别包放置到系统的相应目录中，比如我用 hoembrew 安装，地址位于：
/usr/local/Cellar/tesseract/3.05.01/share/tessdata
2.3 下载训练工具
tesseract 的好处就在能够自己训练需要识别的字符，如果只是识别印刷字体这样的需求还是调用 API 比较方便，比如说百度云的文字识别 API。
要进行训练就下载 jTessBoxEditor 样本训练工具
3. 基本概念
3.1 基本命令
查看版本
tesseract -v
查看帮助
tesseract –help
进行识别的命令
tesseract in.jpg out.txt -l chi_sim -psm 6
in.jpg:需要识别的图片
out.jpg:图片的结果输出到的位置
-l:后跟用于进行识别的数据包，这里是中文
-psm:识别方式
3.2 语言识别包
查看已有的语言识别包
➜libai tesseract --list-langs
List of available languages (4):
chi_sim
eng
libai
number语言识别的包是识别的基础，下载之后默认自带的是 eng.traineddata 英文识别包。他能够用来识别英文，但是不能识别中文。所以要下载中文的识别包 ch_sim.traineddata 这样就能识别中文。但是发现准确率不高，不符合需求就要训练自己的包。
总之核心就在 traineddata 文件。
3.3 psm的参数
psm 的参数很重要，表示 tesseract 识别图像的方式，比如说是一行一行识别还是逐字识别。希望逐字识别可以使用 -psm 10，希望逐行识别可以使用 -psm 6,其他没怎么用以后有机会补充。总之，希望有更好的识别效果需要选择合适的 psm。
tesseract --help-psm
0 Orientation and script detection (OSD) only.
1 Automatic page segmentation with OSD.
2 Automatic page segmentation, but no OSD, or OCR.
3 Fully automatic page segmentation, but no OSD. (Default)
4 Assume a single column of text of variable sizes.
5 Assume a single uniform block of vertically aligned text.
6 Assume a single uniform block of text.
7 Treat the image as a single text line.
8 Treat the image as a single word.
9 Treat the image as a single word in a circle.
10 Treat the image as a single character.谷歌翻译结果,自己尝试一下会有体会
方向和脚本检测（OSD）。
1自动页面分割与OSD。
2自动页面分割，但没有OSD或OCR。
3全自动页面分割，但没有OSD。 （默认）
4假设单列可变大小的文本。
5假设一个垂直对齐的文本的统一块。
6假设单个统一的文本块。
7将图像视为单个文本行。
8将图像视为单个字。
9将图像视为一个单个的单词。
10将图像视为单个字符。4. 识别与训练
4.1 识别
tesseract libai.jpg libai -l chi_sim -psm 6
抹甫曰月闫充，
屁是讹上霜;
亭孰塑明汛
佃爽崽故歹o显然准确率不高，进行训练。
4.2 训练
1.生成字体文件
打开jTessBoxEditor工具，菜单栏：tools->Merge TIFF…，选中要合成的图片并保存为为：libai.tif
2.生成 box 文件
tesseract libai.tif libai -l chi_sim -psm 6 batch.nochop makebox
3.利用 jTessBoxEditor 校正
校正之后记得保存。
4.生成.tr文件
tesseract libai.tif libai -psm 6 nobatch box.train
5.生成unicharset文件
unicharset_extractor libai.box
6.创建font_properties文件
echo ‘font 0 0 0 0 0’ > font_properties
7.training
shapeclustering -F font_properties -U unicharset libai.tr
mftraining -F font_properties -U unicharset -O l libai.tr
8.Clustering。产生字符形状正常化特征文件normproto
cntraining libai.tr
9.重命名文件
mv normproto libai.normproto
mv inttemp libai.inttemp
mv pffmtable libai.pffmtable
mv shapetable libai.shapetable
mv unicharset libai.unicharset10.合并文件生成 traineddata 文件
➜ libai combine_tessdata libai.
Combining tessdata files
TessdataManager combined tesseract data files.
Offset for type 0 (libai.config ) is -1
Offset for type 1 (libai.unicharset ) is 140
Offset for type 2 (libai.unicharambigs ) is -1
Offset for type 3 (libai.inttemp ) is 855
Offset for type 4 (libai.pffmtable ) is 140145
Offset for type 5 (libai.normproto ) is 140274
Offset for type 6 (libai.punc-dawg ) is -1
Offset for type 7 (libai.word-dawg ) is -1
Offset for type 8 (libai.number-dawg ) is -1
Offset for type 9 (libai.freq-dawg ) is -1
Offset for type 10 (libai.fixed-length-dawgs ) is -1
Offset for type 11 (libai.cube-unicharset ) is -1
Offset for type 12 (libai.cube-word-dawg ) is -1
Offset for type 13 (libai.shapetable ) is 141781
Offset for type 14 (libai.bigram-dawg ) is -1
Offset for type 15 (libai.unambig-dawg ) is -1
Offset for type 16 (libai.params-model ) is -1
Output libai.traineddata created successfully.11.将文件拷贝到目标文件夹
cp libai.traineddata /usr/local/Cellar/tesseract/3.05.01/share/tessdata
12.再次识别
tesseract libai.jpg trained -l libai -psm 6
➜ libai cat trained.txt
床前明月光，
疑是地上霜;
举头望明月，
低头思故乡.5. 总结
tesseract 能够进行 OCR 识别，但是对中文的支持不够好。所以如果要更好地识别中文字体需要进行大量的训练，有时间精力当然是一个方案，没有的话还是调用现成的 API 比较好。至少对印刷的中文字识别效果是很好的。
当然，如果有特殊需求用 tesseract 还是比较简单的方案。听说谷歌的 TensorFlow 能够通过机器学习达到很好的识别效果，不过看了看好像有点复杂啊。
参考资料：
Tesseract 3 语言数据的训练方法
使用Tesseract-OCR训练文字识别记录
如何使用Tesseract-OCR(v3.02.02)训练字库 - 作业部落 Cmd Markdown 编辑阅读器
弄浪的鱼 2017-09-23 22:14:48 星期六
