代码托管：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
环境：win10
安装版本：tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe
基本使用命令：
tesseract number.jpg result -l eng -psm 7
训练
下载使用JtessBoxEditor,该工具需要安装java vm运行。
1.合并图像
将需要识别的图片转换为tif格式，合并到一起。
点击tools——》merage tiff——》选中所有图片保存为LAN.new.exp0.tif
tesseract [lang].[fontname].exp[num].tif [lang].[fontname].exp[num]
3.文字纠正（tiff,box需要在同一目录）
用jtessboxeditor加载box文件，在box editor——》box coordinates里修改文件.最后保存box文件.
1、tesseract image.MyFont.exp0.tif image.MyFont.exp0 -l chi_sim batch.nochop makebox
该步骤会生成一个image.MyFont.exp0.box文件
把tif文件和box文件放在同一目录，用jTessBoxEditor.jar打开tif文件，然后根据实际情况修改box文件
2、tesseract image.MyFont.exp0.tif image.MyFont.exp0 nobatch box.train
该步骤生成一个image.MyFont.exp0.tr文件
3、unicharset_extractor image.MyFont.exp0.box
该步骤生成一个unicharset文件
4、新建一个font_properties文件
里面内容写入MyFont 0 0 0 0 0 表示默认普通字体
5、运行命令
shapeclustering -F font_properties -U unicharset image.MyFont.exp0.tr
mftraining -F font_properties -U unicharset -O image.unicharset image.MyFont.exp0.tr
cntraining image.MyFont.exp0.tr
6、把目录下的unicharset、inttemp、pffmtable、shapetable、normproto这五个文件前面都加上image.
7、执行combine_tessdata image.
然后把image.traineddata放到tessdata目录
8、用新的字库对图片进行分析
tesseract test.tif output -l image
批处理
echo 执行改批处理前先要目录下创建font_properties文件 echo Run Tesseract for Training.. echo 该步骤生成一个image.MyFont.exp0.tr文件 tesseract image.MyFont.exp0.tif image.MyFont.exp0 nobatch box.train echo 该步骤生成一个unicharset文件 unicharset_extractor.exe num.font.exp0.box rem 新建一个font_properties文件 echo MyFont 0 0 0 0 0 > font_properties shapeclustering -F font_properties -U unicharset image.MyFont.exp0.tr mftraining -F font_properties -U unicharset -O image.unicharset image.MyFont.exp0.tr echo Clustering.. cntraining.exe image.MyFont.exp0.tr echo 重命名文件 rename normproto image.normproto rename inttemp image.inttemp rename pffmtable image.pffmtable rename shapetable image.shapetable echo 合并文件 Tessdata.. combine_tessdata.exe num.