前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用，其中提到使用-l eng参数来限定语言库，可以提高识别准确率及识别效率。
本文将针对某个网站的验证码进行样本训练，形成自己的语言库，来提高验证码识别率。
2、准备工具
tesseract样本训练有一个官方流程说明，https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract#run-tesseract-for-training，不过都是英文的，个人认为这个地址适合于查找细节问题，全程看E文对大众还是有一定的困难。
具体的方法有两种：1-利用三方工具，2-完全命令行操作，三方工具主要在https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/AddOns下载，本文将用到jTessBoxEditor这个工具，我们先给他下载到本地。
需要特别说明，这个工具是基于java虚拟机运行的，所以我们还要下载并安装一个java虚拟机，下载地址：http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u91-b14/jdk-8u91-windows-x64.exe?AuthParam=1463733597_1161f2d895aa7606ed260b43b83d5f86。
总结一下：
1、工具2 java虚拟机 Ver 1.8.0_91 64位版本 （oracle官网）
2、工具1 jtessboxeditor Ver 1.5版本 （jtessboxeditor官网），运行界面如下：
3、使用实例
1)、准备样本图片
手动刷新某网站验证码
，手动或者写程序，保存了101个验证码样本文件，分别命名成：1.png，2.png，……，101.png。
该验证码有几个特点：a、定长4位，b、都是数字，c、有背景干扰，但比较简单，d、字体为红色。
为了提高识别率，首先做了一个工作就是灰度化处理
，并全部转换成tif文件，分别命名成：1.tif，2.tif，……，101.tif，统一存放在d:pythonlnypcg下。
2)、合并样本图片
打开jtessboxeditor，点击Tools->Merge Tiff ，按住shift键选择前文提到的101个tif文件，并把生成的tif合并到新目录d:pythonlnypcg ew下，命名为langyp.fontyp.exp0.tif。
注意：langyp 是本人定义的语言名称，fontyp是本人定义的字体名称，后续都会用到，你可以修改成你喜欢的名字。
3)、生成box文件
执行命令生成langyp.fontyp.exp0.box文件
tesseract langyp.fontyp.exp0.tif langyp.fontyp.exp0 -l eng -psm 7 batch.nochop makebox
D:pythonlnypcg
ew>tesseract langyp.fontyp.exp0.tif langyp.fontyp.exp0 -l eng -psm 7 batch.nochop makebox
Tesseract Open Source OCR Engine v3.02 with Leptonica
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Page 3 of 101
……
Page 101 of 101
D:pythonlnypcg
ew>dir
驱动器 D 中的卷没有标签。
卷的序列号是 36D9-CDC7
D:pythonlnypcg
ew 的目录
2016-06-03 14:37 <DIR> .
2016-06-03 14:37 <DIR> ..
2016-06-03 14:30 6,327 langyp.fontyp.exp0.box
2016-06-03 13:07 126,056 langyp.fontyp.exp0.tif
2 个文件 132,383 字节
2 个目录 24,869,994,496 可用字节
4)、修改box文件
切换到jTessBoxEditor工具的Box Editor页，点击open，打开前面的tiff文件langyp.fontyp.exp0.tif，工具会自动加载对应的box文件。
检查box数据，如下图所示，数字8被误认成字母H，手工修改H成8，并保存。
点击下图红色框的按钮，逐个核对tif文件的box数据，全部检查结束并保存。
5)、生成font_properties
执行echo命令生成font_properties。
echo fontyp 0 0 0 0 0 >font_properties
也可以手工新建一个名为font_properties的文本文件（注意该文件没有扩展名），内容为字体名fontyp，后面带5个0，分别代表字体的粗体、斜体等属性，这里全部是0
D:pythonlnypcg ew>echo fontyp 0 0 0 0 0 >font_properties
D:pythonlnypcg ew>type font_properties
fontyp 0 0 0 0 0
6)、生成训练文件
执行命令，生成langyp.fontyp.exp0.tr训练文件
tesseract langyp.fontyp.exp0.tif langyp.fontyp.exp0 -l eng -psm 7 nobatch box.train
D:pythonlnypcg ew>tesseract langyp.fontyp.exp0.tif langyp.fontyp.exp0 -l eng -psm 7 nobatch box.train
Tesseract Open Source OCR Engine v3.02 with Leptonica
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row xheight=8.66667, but median xheight = 10
APPLY_BOXES:
Boxes read from boxfile: 4
Found 4 good blobs.
Generated training data for 1 words
……
……
……
Page 101 of 101
row xheight=8.66667, but median xheight = 10
APPLY_BOXES:
Boxes read from boxfile: 4
Found 4 good blobs.
Generated training data for 1 words
D:pythonlnypcg ew 的目录
2016-06-03 16:34 <DIR> .
2016-06-03 16:34 <DIR> ..
2016-06-03 16:05 16 font_properties
2016-06-03 14:30 6,327 langyp.fontyp.exp0.box
2016-06-03 13:07 126,056 langyp.fontyp.exp0.tif
2016-06-03 16:20 618,844 langyp.fontyp.exp0.tr
2016-06-03 16:20 202 langyp.fontyp.exp0.txt
5 个文件 751,445 字节
2 个目录 24,869,101,568 可用字节
7)、生成字符集文件
执行命令，生成名为unicharset的字符集文件。
unicharset_extractor langyp.fontyp.exp0.box
D:pythonlnypcg ew>unicharset_extractor langyp.fontyp.exp0.box
Extracting unicharset from langyp.fontyp.exp0.box
Wrote unicharset file ./unicharset.
D:pythonlnypcg ew>dir
驱动器 D 中的卷没有标签。
卷的序列号是 36D9-CDC7
D:pythonlnypcg ew 的目录
2016-06-03 16:41 <DIR> .
2016-06-03 16:41 <DIR> ..
2016-06-03 16:05 16 font_properties
2016-06-03 14:30 6,327 langyp.fontyp.exp0.box
2016-06-03 13:07 126,056 langyp.fontyp.exp0.tif
2016-06-03 16:20 618,844 langyp.fontyp.exp0.tr
2016-06-03 16:20 202 langyp.fontyp.exp0.txt
2016-06-03 16:41 712 unicharset
6 个文件 752,157 字节
2 个目录 24,869,171,200 可用字节
8)、生成shape文件
执行命令，生成shape文件
shapeclustering -F font_properties -U unicharset -O langyp.unicharset langyp.fontyp.exp0.tr
D:pythonlnypcg ew>shapeclustering -F font_properties -U unicharset -O langyp.unicharset langyp.fontyp.exp0.tr
Reading langyp.fontyp.exp0.tr ...
Building master shape table
Computing shape distances...
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances...
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances...
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Stopped with 0 merged, min dist 0.057803
Master shape_table:Number of shapes = 11 max unichars = 1 number with multiple unichars = 0
D:pythonlnypcg ew>dir
驱动器 D 中的卷没有标签。
卷的序列号是 36D9-CDC7
D:pythonlnypcg ew 的目录
2016-06-03 17:24 <DIR> .
2016-06-03 17:24 <DIR> ..
2016-06-03 17:20 19 font_properties
2016-06-03 14:30 6,327 langyp.fontyp.exp0.box
2016-06-03 13:07 126,056 langyp.fontyp.exp0.tif
2016-06-03 17:23 618,844 langyp.fontyp.exp0.tr
2016-06-03 17:23 202 langyp.fontyp.exp0.txt
2016-06-03 17:24 723 langyp.unicharset
2016-06-03 17:24 202 shapetable
2016-06-03 17:24 712 unicharset
8 个文件 753,085 字节
2 个目录 24,868,278,272 可用字节
9)、生成聚集字符特征文件
执行命令，生成3个特征字符文件，unicharset、inttemp、pffmtable
mftraining -F font_properties -U unicharset -O langyp.unicharset langyp.fontyp.exp0.tr
D:pythonlnypcg ew>mftraining -F font_properties -U unicharset -O langyp.unicharset langyp.fontyp.exp0.tr
Read shape table shapetable of 11 shapes
Reading langyp.fontyp.exp0.tr ...
Done!
10)、生成字符正常化特征文件
执行命令，生成正常化特征文件normproto。
cntraining langyp.fontyp.exp0.tr
D:pythonlnypcg ew>cntraining langyp.fontyp.exp0.tr
Reading langyp.fontyp.exp0.tr ...
Clustering ...
11)、更名
执行命令，把步骤9，步骤10生成的特征文件进行更名。
rename normproto fontyp.normprotorename inttemp fontyp.inttemprename pffmtable fontyp.pffmtable rename unicharset fontyp.unicharsetrename shapetable fontyp.shapetable
D:pythonlnypcg ew>rename normproto fontyp.normproto
D:pythonlnypcg ew>rename inttemp fontyp.inttemp
D:pythonlnypcg ew>rename pffmtable fontyp.pffmtable
D:pythonlnypcg ew>rename unicharset fontyp.unicharset
D:pythonlnypcg ew>rename shapetable fontyp.shapetable
12)、合并训练文件
执行命令，生成fontyp.traineddata文件。
combine_tessdata fontyp.
注意：
a、fontyp.traineddata文件最终要拷贝tesseract安装目录的tessdata目录下，才能被tesseract找到。
b、命令行最后必须带一个点。
c、执行结果中，1,3,4,5,13这几行必须有数值，才代表命令执行成功。
D:pythonlnypcg ew>combine_tessdata fontyp.
Combining tessdata files
TessdataManager combined tesseract data files.
Offset for type 0 is -1
Offset for type 1 is 140
Offset for type 2 is -1
Offset for type 3 is 852
Offset for type 4 is 137760
Offset for type 5 is 137850
Offset for type 6 is -1
Offset for type 7 is -1
Offset for type 8 is -1
Offset for type 9 is -1
Offset for type 10 is -1
Offset for type 11 is -1
Offset for type 12 is -1
Offset for type 13 is 139352
Offset for type 14 is -1
Offset for type 15 is -1
Offset for type 16 is -1
13）测试使用
譬如前文的28.tif
中8被误认为字母S，用新的字体看是否还出错。
D:pythonlnypcg>tesseract 28.tif output -l eng -psm 7
Tesseract Open Source OCR Engine v3.02 with Leptonica
D:pythonlnypcg>type output.txt
S094
#1调用默认的eng语言，8被识别成S
D:pythonlnypcg>tesseract 28.tif output -l fontyp -psm 7
Error opening data file C:Program Files (x86)Tesseract-OCR essdata/fontyp.traineddata
Please make sure the TESSDATA_PREFIX environment variable is set to the parent directory of your "tessdata" directory.
Failed loading language 'fontyp'
Tesseract couldn't load any languages!
Could not initialize tesseract.
#2条用新的fontyp语言，tesseract找不到fontyp语言。
D:pythonlnypcg>copy . ewfontyp.traineddata "C:Program Files (x86)Tesseract-OCR essdata"
已复制 1 个文件。
#3复制fontyp.traineddata到tesseract的安装目录的tessdata子目录下
D:pythonlnypcg>tesseract 28.tif output -l fontyp -psm 7
Tesseract Open Source OCR Engine v3.02 with Leptonica
D:pythonlnypcg>type output.txt
8094
#使用fontyp语言成功识别8094
4、总结：
Anyway，jtessboxeditor 工具其实是一个基本成型的三方样本训练工具，它的功能就是自动执行上述脚本命令，但是在实际使用中，还存在不够完善的地方，譬如不能加psm参数，生成shape时经常程序异常崩溃，所以本文操作还是以命令行为主。
tesseract是一个非常强大的ocr引擎，尤其是做了针对性训练之后，验证码识别率几乎可以达到95%以上，再在程序中增加一些判断机制，基本上可以满足爬虫自动登陆需求了，回头写一个某东的自动识别验证码的爬虫程序。
把前文提的简化一下，综合成如下步骤列表：
1、合并图片
2、生成box文件
tesseract langyp.fontyp.exp0.tif langyp.fontyp.exp0 -l eng -psm 7 batch.nochop makebox
3、修改box文件
4、生成font_properties
echo fontyp 0 0 0 0 0 >font_properties
5、生成训练文件
tesseract langyp.fontyp.exp0.tif langyp.fontyp.exp0 -l eng -psm 7 nobatch box.train
6、生成字符集文件
unicharset_extractor langyp.fontyp.exp0.box
7、生成shape文件
shapeclustering -F font_properties -U unicharset -O langyp.unicharset langyp.fontyp.exp0.tr
8、生成聚集字符特征文件
mftraining -F font_properties -U unicharset -O langyp.unicharset langyp.fontyp.exp0.tr
9、生成字符正常化特征文件
cntraining langyp.fontyp.exp0.tr
10、更名
rename normproto fontyp.normproto
rename inttemp fontyp.inttemp
rename pffmtable fontyp.pffmtable
rename unicharset fontyp.unicharset
rename shapetable fontyp.shapetable
11、合并训练文件，生成fontyp.traineddata
combine_tessdata fontyp.
