Tesseract-OCR命令行使用

淡淡的烟草味﹌ 2022-03-20 11:10 615阅读 0赞

1.Tesseract-OCR引擎简介

OCR(Optical Character Recognition):光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别，获取的过程。

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。

2.Tesseract-OCR的下载安装

google下载地址：http://code.google.com/p/tesseract-ocr

需要下载安装程序(tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe)和语言库，默认有英文的语言库只能识别英文，所以还需要下载中文语言库，

由于google经常打不开，所以通过代理下载后，上传到了CSDN，

安装程序下载地址：http://download.csdn.net/detail/whatday/7740469

简体中文语言库下载地址：http://download.csdn.net/detail/whatday/7740531

繁体中文语言库下载地址：http://download.csdn.net/detail/whatday/7740429

安装tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe 默认安装就可以了，

![SouthEast][]

因为如果选择了其他项，安装程序会自动从网上下载，语言库和其他文件，有很大一部分是从google下载，由于不能打开所以会出错，先默认安装上，需要什么文件再下载就行。

我系统是windows8.1 默认安装好后目录如下：

![SouthEast 1][]  
其中tesseract.exe是主程序， tessdata目录是存放语言文件 和 配置文件的，下载或自己生成的语言文件放到此目录里就可以了。

3.Tesseract-OCR的命令行使用

打开DOS界面，输入tesseract：

![SouthEast 2][]

如果出现如上输出，表示安装正常。

我准备了一张验证码1.png放在D盘根目录下![SouthEast 3][]，简单的执行验证码识别

![SouthEast 4][]

其中 1.png是验证码图片 result是结果文件的名称 默认是.TXT文件 执行成功后会在验证码图片所在位置生成result.txt 打开结果为:

![SouthEast 5][]  
  
命令详解：

Usage:tesseract imagename outputbase \[-l lang\] \[-psm pagesegmode\] \[configfile...\]

**-psm**  
pagesegmode values are:  
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.  
\-l lang and/or -psm pagesegmode must occur before anyconfigfile.

0 =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，无OSD。(默认)
    4 =假设一列文本大小可变。
    5 =假设有一个垂直对齐的文本块。
    6 =假设有一个统一的文本块。
    7 =将图像视为单个文本行。
    8 =把图像看成一个单词。
    9 =把图像看成一个圆圈里的单个单词。
    10 =将图像视为单个字符。
    -l lang和/或-psm pagesegmode必须出现在任何configfile之前。

tesseract imagename outputbase \[-l lang\] \[-psm pagesegmode\] \[configfile...\]

tesseract    图片名  输出文件名 -l 字库文件 -psm pagesegmode 配置文件

例如：

tesseract code.jpg result  -l chi\_sim -psm 7 nobatch

\-l chi\_sim 表示用简体中文字库（需要下载中文字库文件，解压后，存放到tessdata目录下去,字库文件扩展名为  .raineddata 简体中文字库文件名为:  chi\_sim.traineddata）

\-psm 7 表示告诉tesseract code.jpg图片是一行文本  这个参数可以减少识别错误率.  默认为 3

configfile 参数值为tessdata\\configs 和  tessdata\\tessconfigs 目录下的文件名

4.Tesseract-OCR的QA合集

A.ImageMagick是什么？

ImageMagick是一个用于查看、编辑位图文件以及进行图像格式转换的开放源代码软件套装

我在这里之所以提到ImageMagick是因为某些图片格式需要用这个工具来转换。

B.Leptonica 是什么？

Leptonica 是一图像处理与图像分析工具，tesseract依赖于它。而且不是所有的格式(如jpg)都能处理，所以我们需要借助imagemagick做格式转换。

Here's a summary of compression support and limitations:  
    - All formats except JPEG support 1 bpp binary.  
    - All formats support 8 bpp grayscale (GIF must have a colormap).  
    - All formats except GIF support 24 bpp rgb color.  
    - All formats except PNM support 8 bpp colormap.  
    - PNG and PNM support 2 and 4 bpp images.  
    - PNG supports 2 and 4 bpp colormap, and 16 bpp without colormap.  
    - PNG, JPEG, TIFF and GIF support image compression; PNM and BMP do not.  
    - WEBP supports 24 bpp rgb color.

C.提高图片质量?

识别成功率跟图片质量关系密切，一般拿到后的验证码都得经过灰度化，二值化，去噪，利用imgick就可以很方便的做到．

convert -monochrome foo.png bar.png　\#将图片二值化

D.我只想识别字符和数字？

结尾仅需要加digits

命令实例：tesseract imagename outputbase digits

E.训练你的tesseract

不得不说，tesseract英文识别率已经很不错了(现有的tesseract-data-eng）,但是验证码识别还是太鸡肋了。但是请别忘记，tesseract的智能识别是需要训练的．

F.命令执行出现empty page!!错误

严格来说，这不是一个bug(tesseract 3.0),出现这个错误是因为tesseract搞不清图像的字符布局

\-psm N  
    Set Tesseract to only run a subset of layout analysis and assume a certain form of image. The options for N are:  
  
  
    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.

对于我们的验证码a.tif排列来说，采用-psm 7(single text line)比较合适。

5.Tesseract-OCR的训练方法

**A.使用jTessBoxEditor工具**

1.下载地址：http://download.csdn.net/detail/whatday/7740739

这个工具是用来训练样本用的，由于该工具是用[Java][]开发的，需要安装JAVA虚拟机1.6才能运行。

2. 获取样本图像。用画图工具绘制了5张0-9的文样本图像（当然样本越多越好），如下图所示：

![SouthEast 6][]

![SouthEast 7][]

![SouthEast 8][]

![SouthEast 9][]

![SouthEast 10][]

3.合并样本图像。运行jTessBoxEditor工具，在点击菜单栏中Tools--->Merge TIFF。在弹出的对话框中选择样本图像（按Shift选择多张），合并成num.font.exp0.tif文件。

4.生成Box File文件。打开命令行，执行命令：

**\[plain\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE][![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  tesseract.exe num.font.exp0.tif num.font.exp0 batch.nochop makebox

生成的BOX文件为num.font.exp0.box，BOX文件为Tessercat识别出的文字和其坐标。

注：Make Box File的命令格式为：

**\[plain\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE][![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  tesseract \[lang\].\[fontname\].exp\[num\].tif \[lang\].\[fontname\].exp\[num\] batch.nochop makebox

其中lang为语言名称，fontname为字体名称，num为序号，可以随便定义。

5.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），如下图所示。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。

![SouthEast 11][]

6.定义字体特征文件。Tesseract-OCR3.01以上的版本在训练之前需要创建一个名称为font\_properties的字体特征文件。

font\_properties不含有BOM头，文件内容格式如下：

**\[plain\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE][![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  <fontname> <italic> <bold> <fixed> <serif> <fraktur>

其中fontname为字体名称，必须与\[lang\].\[fontname\].exp\[num\].box中的名称保持一致。<italic> 、<bold> 、<fixed> 、<serif>、 <fraktur>的取值为1或0，表示字体是否具有这些属性。

这里在样本图片所在目录下创建一个名称为font\_properties的文件，用记事本打开，输入以下下内容：

**\[plain\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE][![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  font 0 0 0 0 0

这里全取值为0，表示字体不是粗体、斜体等等。

7.生成语言文件。在样本图片所在目录下创建一个批处理文件，输入如下内容。

**\[plain\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE][![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  rem 执行改批处理前先要目录下创建font\_properties文件  
2.    
3.  echo Run Tesseract for Training..  
4.  tesseract.exe num.font.exp0.tif num.font.exp0 nobatch box.train  
5.    
6.  echo Compute the Character Set..  
7.  unicharset\_extractor.exe num.font.exp0.box  
8.  mftraining -F font\_properties -U unicharset -O num.unicharset num.font.exp0.tr  
9.    
10. echo Clustering..  
11. cntraining.exe num.font.exp0.tr  
12.   
13. echo Rename Files..  
14. rename normproto num.normproto  
15. rename inttemp num.inttemp  
16. rename pffmtable num.pffmtable  
17. rename shapetable num.shapetable   
18.   
19. echo Create Tessdata..  
20. combine\_tessdata.exe num.

将批处理通过命令行执行。执行后的结果如下：

![SouthEast 12][]

需确认打印结果中的Offset 1、3、4、5、13这些项不是-1。这样，一个新的语言文件就生成了。

num.traineddata便是最终生成的语言文件，将生成的num.traineddata拷贝到Tesseract-OCR-->tessdata目录下。可以用它来进行字符识别了。

训练前：

1.准备一副待识别的图像，这里用画图工具随便写了一串数字，保存为number.jpg，如下图所示：

![SouthEast 13][]

2.  打开命令行，定位到Tesseract-OCR目录，输入命令：

**\[plain\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE][![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  tesseract.exe number.jpg result -l eng

其中result表示输出结果文件txt名称，eng表示用以识别的语言文件为英文。

3.  打开Tesseract-OCR目录下的result.txt文件，看到识别的结果为7542315857，有3个字符识别错误，识别率还不是很高，那有没有什么方法来提供识别率呢？Tesseract提供了一套训练样本的方法，用以生成自己所需的识别语言库。下面介绍一下具体训练样本的方法。

![SouthEast 14][]

训练后：

用训练后的语言库识别number.jpg文件， 打开命令行，定位到Tesseract-OCR目录，输入命令：

**\[plain\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE][![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  tesseract.exe number.jpg result -l eng

识别结果如如图所示，可以看到识别率提高了不少。通过自定义训练样本，可以进行图形验证码、车牌号码识别等。感兴趣的朋友可以研究研究。

![SouthEast 15][]

**B.使用 CowBoxer工具**

下载地址为：http://download.csdn.net/detail/whatday/7740815

第一步生成第一个 box 文件  
演示中将 Tesseract 解压到了 E:\\tesseract-ocr 目录。然后在该目录中建立了一个 build 目录用于存放原始数据和训练过程中生成的文件。原始图片数据一个有 3 个 (test.001.tif - test.003.tif):  
  
![SouthEast 16][]  
![SouthEast 17][]  
![SouthEast 18][]  
  
首先生成第一个图片 test.001.tif 的 box 文件，这里使用官方的 eng 语言数据进行文字识别：

E:\\tesseract-ocr\\build>..\\tesseract test.001.tif test.001 -l eng batch.nochop makebox  
Tesseract Open Source OCR Engine with Leptonica  
Number of found pages: 1.

执行完这个命令之后，build 目录下就生成了一个 test.001.box。使用 CowBoxer 打开这个 box 文件，CowBoxer 会自动找到同名的 tif 文件显示出来。  
  
![SouthEast 19][]  
  
CowBoxer 的使用方法可以看 Help -> About 中的说明。修改完成之后 File -> Save box file 保存文件。  
  
生成初始的 traineddata  
  
接下来使用这一个 box 文件先生成一个 traineddata，在接下来生成其他图片的 box 文件时，使用这个 traineddata 有利于提高识别的正确率，减少修改次数。

..\\tesseract test.001.tif test.001 nobatch box.train  
..\\training\\unicharset\_extractor test.001.box  
..\\training\\mftraining -U unicharset -O test.unicharset test.001.tr  
..\\training\\cntraining test.001.tr  
rename normproto test.normproto  
rename Microfeat test.Microfeat  
rename inttemp test.inttemp  
rename pffmtable test.pffmtable  
..\\training\\combine\_tessdata test.

在 build 目录下执行完这一系列命令之后，就生成了可用的 test.traineddata。  
  
生成其余 box 文件  
  
将上一步生成的 test.traineddata 移动到 tesseract-ocr\\tessdata 目录中，接下来生成其他 box 文件时就可以通过 -l test 参数使用它了。

..\\tesseract test.002.tif test.002 -l test batch.nochop makebox  
..\\tesseract test.003.tif test.003 -l test batch.nochop makebox

这里仅仅是使用 3 个原始文件作为例子。实际制作训练文件时，什么时候生成一个 traineddata 根据情况而定。中途生成 traineddata 的目的只是为了提高文字识别的准确率，使后面生成的 box 文件能少做修改。  
  
生成最终的 traineddata  
  
在所有的 box 都制作完成后，就可以生成最终的 traineddata 了。

..\\tesseract test.001.tif test.001 nobatch box.train  
..\\tesseract test.002.tif test.002 nobatch box.train  
..\\tesseract test.003.tif test.003 nobatch box.train  
..\\training\\unicharset\_extractor test.001.box test.002.box test.003.box  
..\\training\\mftraining -U unicharset -O test.unicharset test.001.tr test.002.tr test.003.tr  
..\\training\\cntraining test.001.tr test.002.tr test.003.tr  
rename normproto test.normproto  
rename Microfeat test.Microfeat  
rename inttemp test.inttemp  
rename pffmtable test.pffmtable  
..\\training\\combine\_tessdata test.

在文件较多时可以用程序生成这种脚本执行。

未完。。。

原文:[https://blog.csdn.net/whatday/article/details/38493551][https_blog.csdn.net_whatday_article_details_38493551]

[SouthEast]: /images/20220320/183bdb11ee4d4b64b62b4c6233609e67.png
[SouthEast 1]: /images/20220320/1c5aa54d17294e4692599e767d4660b7.png
[SouthEast 2]: /images/20220320/215e35bf1ffd4cc5acceee93460ebd9c.png
[SouthEast 3]: /images/20220320/b3f2a0bf16d94fcf8d46df9308580ecd.png
[SouthEast 4]: /images/20220320/ec25615400a747c4a517cea5ade0e471.png
[SouthEast 5]: /images/20220320/44c99e29a7d94c4f8b7aa4114cc0dd3d.png
[Java]: http://lib.csdn.net/base/17
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[SouthEast 7]: /images/20220320/89d513bc3c564939853e6d7af293308d.png
[SouthEast 8]: /images/20220320/15067bc4477c4f85b0a82dfffee2f73f.png
[SouthEast 9]: /images/20220320/217ac67a2a6c40f9ac2e0b6c07519973.png
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[view plain]: http://blog.csdn.net/whatday/article/details/38493551#
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