python tesseract ocr字库训练
时间: 2024-12-25 22:05:15 浏览: 96
Tesseract OCR 是一个开源的光学字符识别引擎,常用于将图像中的文本转换成机器可读的文本格式。在 Python 中,我们可以通过 `pytesseract` 这个方便的库来利用 Tesseract 进行 OCR。不过,如果你想对 Tesseract 进行字库训练,以识别特定字体或手写字体,这是一个稍微复杂的过程:
1. **安装依赖**:
- 首先需要安装 Tesseract 官方库,你可以从其官网下载适用于你的操作系统的版本并安装。
- 然后安装 `pytesseract` 和 `Pillow` 库,它们分别用于调用 Tesseract 和处理图像。
```bash
pip install pytesseract Pillow
```
2. **准备样本数据**:
- 收集足够数量的待识别文字样本图片,这些图片应包含清晰、一致的文字布局。
- 分类样本,比如不同的字体类别或手写风格。
3. **创建数据文件**:
- 创建一个 XML 格式的训练数据文件,这是 Tesseract 使用的数据结构。可以使用 `unicharsetgen` 和 `textfilewriter` 工具生成。
4. **训练过程**:
- 使用 `pytesseract` 的 `image_to_string` 函数对样本图片进行OCR预处理。
- 用 `ocropy` 或 `img2charuco` 对图片进行特征提取。
- 使用命令行工具 `tesseract` 的 `--listutxns` 和 `--training` 模式训练模型,并指定你的训练数据文件。
5. **训练命令示例**:
```
tesseract my_training_data_dir output_directory -l language_code --oem 3 --psm 6
```
其中 `my_training_data_dir` 是你的训练数据目录,`output_directory` 是保存训练结果的地方,`language_code` 是你希望识别的语言代码,例如 `eng`(英文),`-oem 3` 表示使用 LSTM 算法,`--psm 6` 设置页面分割模式。
6. **验证与优化**:
训练完成后,测试识别效果并对样本进行调整,如果识别率不高,可能需要提供更多样本,改进预处理步骤,或调整训练参数。
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