准备样本图片
操作过程
手动执行操作过程
//生成tiff文件后生成box文件
tesseract pounds.font.exp0.tif pounds.font.exp0 -l chi_sim --psm 6 batch.nochop makebox
//设置字体
echo test 0 0 0 0 0 >font_properties
//生成训练集合
tesseract pounds.font.exp0.tif pounds.font.exp0 nobatch box.train
//从所有文件中提取字符
unicharset_extractor pounds.font.exp0.box
//生成shape文件
shapeclustering -F font_properties -U unicharset -O pounds.unicharset pounds.font.exp0.tr
//生成特征聚集文件
mftraining -F font_properties -U unicharset -O pounds.unicharset pounds.font.exp0.tr
//生成 normproto 文件
cntraining pounds.font.exp0.tr
//重新命名inttemp、pffmtable、shapetable和normproto这四个文件的名字为[lang].xxx。
ren inttemp pounds.inttemp
ren pffmtable pounds.pffmtable
ren shapetable pounds.shapetable
ren normproto pounds.normproto
//合并
combine_tessdata pounds.
基于LSTM识别
#生成box文件
tesseract pounds.font.exp0.tif pounds.font.exp0 batch.nochop makebox#利用.tif和.box文件生成.lstmf文件用于lstm训练
tesseract pounds.font.exp0.tif pounds.font.exp0 --psm 6 lstm.train#从已有的.traineddata中提取.lstm文件
combine_tessdata -e chi_sim.traineddata chi_sim.lstm#写入文件pounds.training_files.txt
C:\ocrwork\pounds\pounds.font.exp0.lstmf# 滚动训练
lstmtraining --model_output="C:\ocrwork\pounds\output\output" --continue_from="C:\ocrwork\pounds\chi_sim.lstm" --train_listfile="C:\ocrwork\pounds\pounds.training_files.txt" --traineddata="C:\ocrwork\pounds\chi_sim.traineddata" --debug_interval -1 --max_iterations 800#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="C:\ocrwork\pounds\output\output_checkpoint" --traineddata="C:\ocrwork\pounds\pounds.traineddata" --model_output="C:\ocrwork\pounds\output\output\pounds.traineddata"# 测试
tesseract 图片.jpg result -l pounds
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