转自：http://blog.csdn.net/feihu521a/article/details/8433077
Tesseract是一个开源的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本，目前已支持60多种语言（包括中文）。 Tesseract最初由HP公司开发，后来由Google维护，目前发布在Googel Project上。地址为http://code.google.com/p/tesseract-ocr/。
使用默认的语言库识别
1.安装Tesseract
3. 打开命令行，定位到Tesseract-OCR目录，输入命令：
- 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。
训练样本
1.下载工具jTessBoxEditor. http://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/，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。
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：
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：
- 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 文件名有一定的格式，不能随便乱取名字，命令格式为：
- 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。
【Yasi】：先前自己定义了tessdata的环境变量 TESSDATA_PREFIX 值为 E: esseract essdata，但没有从tesseract源文件目录中将tessdata子目录中的内容copy到 E: esseract essdata 中，造成上面的命令报错，说找不到batch.nochop 和 makebox。解决办法：将 tesseract 源文件目录中所有文件和子文件夹（可能充分但非必要，先不管这些啦）copy到 E: esseract essdata 中。
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。
【Yasi】这里必须修改识别错误的字符，否则做出来的traineddata文件也是错的。可以在下面的界面中修改并保存，也可以直接在traineddata文件中修改。
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：
- <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：
- 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。
- rem 执行改批处理前先要目录下创建font_properties文件
- echo Run Tesseract for Training..
- tesseract.exe num.font.exp0.tif num.font.exp0 nobatch box.train
生成tr文件（此处很多教程都加了nobatch，而我一直提示params not found没法建立，最后看官网教程去掉这个参数） - echo Compute the Character Set..
- unicharset_extractor.exe num.font.exp0.box
- mftraining -F font_properties -U unicharset -O num.unicharset num.font.exp0.tr
- echo Clustering..
- cntraining.exe num.font.exp0.tr
- echo Rename Files..
- rename normproto num.normproto
- rename inttemp num.inttemp
- rename pffmtable num.pffmtable
- rename shapetable num.shapetable
- echo Create Tessdata..
- combine_tessdata.exe num.
将批处理通过命令行执行。执行后的结果如下：
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。
使用训练后的语言库识别
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：
- 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。
【Yasi】试验结果如下：
下面是num-yasi.png
将生成的num.traineddata拷贝到E: esseract essdata，即环境变量TESSDATA_PREFIX 设置的路径下，执行下面的命令（注意第二条命令结尾是num，即新加的traineddata，而不是eng）
- E: esseract esseract-svnvs2008LIB_Debug esseractd.exe num-yasi.png result-eng -l eng
- E: esseract esseract-svnvs2008LIB_Debug esseractd.exe num-yasi.png result-num -l num
下图是两次识别结果对比
使用eng traineddata的结果完全不靠谱；使用了自己的traineddata，识别出来的当然都是数字，但正确率实在糟糕。可能是我自己手写的字体和用来做traineddata的手写数字的字体差别太大了吧。