Tesseract-OCR 5.0LSTM训练流程

本文主要参考以下几篇文章改编而成：

http://ask.touchelf.net/ask/article/43.html

https://zhuanlan.zhihu.com/p/77013854

https://blog.csdn.net/yasi_xi/article/details/8763385

简介

OCR(Optical Character Recognition)：光学字符识别，是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。
Tesseract：开源的OCR识别引擎，初期Tesseract引擎由HP实验室研发，后来贡献给了开源软件业，后由Google进行改进、修改bug、优化，重新发布。

声明

本文仅适用于Tesseract-OCR5.0的环境；如果安装的是Tesseract-OCR4.0版本，训练过程请参考：http://ask.touchelf.net/ask/article/43.html

如果使用Java的Tess4J插件，建议使用Tesseract-OCR4.0版本制作训练包；因为根据本人实测，Tesseract-OCR5.0做出来的训练包，在tess4j-3.4.8版本上，无法测试通过。

下载与安装

1、Tesseract-OCR的Windows版本下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/，本文用的版本是tesseract-ocr-w64-setup-v5.0.0-alpha.20210811.exe。

注意：安装完成之后，需要把安装目录（通常是：C:Program FilesTesseract-OCR）加入Path环境变量之中，以方便后面执行命令行工具。

注意：Tesseract-OCR4.0版本，默认安装于C:Program Files (x86)Tesseract-OCR目录。我用的是Tesseract-OCR5.0，64位版本。

注意：Tesseract-OCR4.0安装之后，需要设置TESSDATA_PREFIX环境变量，指向C:Program Files (x86)Tesseract-OCR essdata；Tesseract-OCR5.0，64位版本则不需要此操作。

2、各版本对应字库下载地址：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata_best，要识别简体中文需要下载chi_sim.traindata字库。

注意：一定要用从上述链接中下载.traineddata文件；如果从原有tesseract-OCR中的.traineddata文件提取.lstm文件，会造成无法进行训练。我这里下载的是eng.traineddata，因为我不用它来识别中文。
3、下载工具jTessBoxEditor，地址：https://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/，将之解压缩到C盘某个目录。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虚拟机才能运行。

注意：带FX的版本才支持中文。

初步测试

假定工作目录为：D:Work estlang，在此目录里面有一张测试图片：3024.jpg；假定Tesseract-OCR安装目录为：C:Program FilesTesseract-OCR，已经将此目录加入到Path环境变量中。

打开命令行工具（我是以管理员身份打开的，没试过其它方式），切换到工作目录，执行：

tesseract 3024.jpg result -l eng

从资源管理器打开工作目录下的result.txt，里面的内容为：3M 2 A；显然，识别率不是很高。

注意：-l 参数表明用何种语言包；如果是eng，则可以省略。

训练

步骤一、首先，准备足够多的训练图片

将这些图片存放到工作目录orgin子目录，本文全部为JPG格式的图片。

步骤二，通过画图软件，把这些图片转换为TIF格式

保存完之后，原先的JPG图片已经无效，可以删除。

步骤三、通过jTessBoxEditor，将这些TIF合并成一个文件

资源管理器打开jTessBoxEditor解压缩目录，执行：train.bat；窗口打开之后，单击：Tools->Merge Tiff ，按住Shift键选择工作目录orgin下面的TIF文件，并把合并生成的TIF文件放到工作目录中，重新命名。我这里命名为：num.font.exp0.tif

tif文件命名格式：[lang].[fontname].exp[num].tif
tif命名规则：lang为语言名称，fontname为字体名称，num为图片序号；

步骤四、生成box文件

切换到命令行工具，在工作目录下执行：

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

Make Box File的命令格式：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。

注意：tif文件名必须与box文件名保持一致，且位于同一个目录。这么理解吧：TIF文件用来保存图像（可以保存多张图片，用Page来分页）；BOX文件用来保存图像中文字的位置信息（每个字符的X、Y坐标，宽度、高度）。

步骤五、文字校正（这一步是真正自己做的工作）

运行jTessBoxEditor工具（如果已经打开，切换过去），点击Box Editor->Open，打开num.font.exp0.tif文件，如下图所示。可以看出有些字符识别不正确，需要对每张图片中识别错误的字符进行校正。

窗口下方有翻页按钮；通过工具栏右上角的微调按钮，修正每个字符的X、Y坐标，宽度、高度。不要的点删除，增加有用的点（Delete、Insert）。

校正完成，保存即可，建议每页修改完毕都按一次保存按钮，避免意外。至此，jTessBoxEditorg工具的使命完成。

 有文章说，如果jTessBoxEditor char列出现乱码，点击setting->font，然后选择宋体。我没试过，因为我识别英文。有此问题的同学，不妨试一下。

步骤六、利用.tif和.box文件生成.lstmf文件用于lstm训练

在工作目录，命令行工具执行：

tesseract num.font.exp0.tif num.font.exp0 --psm 6 lstm.train

参数含义：

• num.font.exp0.tif 上一步生成的.tif 格式的文件
• num.font.exp0 指明要生成的.lstmf文件的名称
• -l eng 表示用到的语言，我这里训练的是英语，故省略
• --psm 6 表示采用的识别模式，通常6 效果会好些

运行后工作目录会多出一个num.font.exp0.lstmf文件

步骤七、从已有的.traineddata中提取.lstm文件

将下载好的.traineddata文件拷贝到工作目录（为什么用下载的，而不用Tesseract-OCR自带的，原因参考前面），我这里是eng.traineddata，命令行工具执行：

combine_tessdata -e eng.traineddata eng.lstm

注意：如果你是中文语言包，请自行下载。

步骤八、创建num.training_files.txt文件，里边的内容为.lstmf文件的路径地址

我这里是：D:Work estlang um.font.exp0.lstmf

步骤九、进行训练

在工作目录创建output子目录，命令行工具执行：

lstmtraining --model_output="D:Work	estlangoutputoutput" --continue_from="D:Work	estlangeng.lstm" --train_listfile="D:Work	estlang
um.training_files.txt" --traineddata="D:Work	estlangeng.traineddata" --debug_interval -1 --max_iterations 800

参数含义：

• --modeloutput 模型训练输出的路径
• --continue_from 训练从哪里继续，这里指定从上面提取的 eng.lstm文件，
• --train_listfile 指定上一步创建的文件的路径
• --traineddata 指定.traineddata文件的路径
• --debug_interval 当值为-1时，训练结束，会显示训练的一些结果参数
• --max_iterations 指明训练遍历次数

此时命令窗口中会有滚动的训练历程，这一步操作比较耗费时间。训练结束后，在output文件夹中会生成i一个output_checkpoint文件和多个类似output0.012_3.checkpoint的.checkpoint文件。

步骤十、将checkpoint文件和.traineddata文件合并成新的.traineddata文件

在工作目录，命令行工具执行：

lstmtraining --stop_training --continue_from="D:Work	estlangoutputoutput_checkpoint" --traineddata="D:Work	estlangeng.traineddata" --model_output="D:Work	estlangoutput
um.traineddata"

参数含义：

• --stop_training 默认要有的
• --continue_from 上一步生成的output_checkpoint文件路径
• --traineddata 第4步中下载的.traineddata文件的路径
• --model_output zth.traineddata 输出的路径

然后，将新生成的num.traineddata文件拷贝到tesseract-OCR essdata文件夹下，通过代码进行识别。

进一步测试

在工作目录，命令行工具执行：

tesseract 3024.jpg result -l num

注意：语言包，必须选择刚刚创建的num。打开工作目录下的result.txt，里面的内容为：3024；至此，训练告一段落。