Tesseract-OCR識別中文與訓練字型檔例項
關於中文的識別，效果比較好而且開源的應該就是Tesseract-OCR了，所以自己親身試用一下，分享到部落格讓有同樣興趣的人少走彎路。
文中所用到的身份證圖片資源是百度找的，如有侵權可聯絡我刪除。
一、準備工作
1、下載Tesseract-OCR引擎，注意要3.0以上才支援中文哦，按照提示安裝就行。
2、下載chi_sim.traindata字型檔。要有這個才能識別中文。下好後，放到Tesseract-OCR專案的tessdata資料夾裡面。
3、下載jTessBoxEditor，這個是用來訓練字型檔的。
以上的幾個在百度都能找到下載，就不詳細講了。
二、識別
1、進入cmd，進入到要識別的圖片的路徑下。
2、輸入命令
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例如我的圖片識別就是：
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識別完後會生成result.txt檔案
當然啦效果不太理想。所以我們要訓練自己的字型檔。
三、訓練
1、將圖片轉換成tif格式，用於後面生成box檔案。可以通過畫圖，然後另存為tif即可。
更改圖片名字，這個是有要求的=。=
tif文面命名格式[lang].[fontname].exp[num].tif lang是語言 fontname是字型 比如我們要訓練自定義字型檔 mjorcen字型名normal 那麼我們把圖片檔案重新命名 mjorcen.normal.exp0.jpg在轉tif。
2、生成box檔案。
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box檔案和對應的tif一定要在相同的目錄下，不然後面打不開。
3、開啟jTessBoxEditor矯正錯誤並訓練
開啟train.bat
找到tif圖，開啟，並校正。
4、訓練。
只要在命令列輸入命令即可。
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在這我明明已經矯正好了，但是還是有1個字元不能識別出來，報的錯跟實際上完全沒有相關性，不知道是不是bug，到後面的結果就是“園”字沒有識別出來。
先不管，畢竟只有一個樣本。
新建一個font_properties檔案
裡面內容寫入 normal 0 0 0 0 0 表示預設普通字型
繼續敲命令
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最後會生成五個檔案，把目錄下的unicharset、inttemp、pffmtable、shapetable、normproto這五個檔案前面都加上normal.
如圖：
命令列輸入，合併五個檔案：
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得到訓練好的字型檔。
四、測試
1、把 normal.traineddata 複製到Tesseract-OCR 安裝目錄下的tessdata資料夾中
2、識別命令：
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3、效果
對比：
總結：肯定要自己訓練過後的字型檔識別效果好，接下來要把整個專案弄進android，還要研究怎麼將多個字型檔合併成一個字型檔，因為我不可能一次訓練完所有的圖片文字的。到時候有什麼成果了再分享博文。希望大家可以點贊！謝謝。
更新：沒有錯誤的話命令列的提示應該是這樣的
