http://www.lixin.me/blog/2012/05/26/29536

tesseract-ocr有2和3两个版本，不同版本训练方法稍有不同。

第3版本的训练方法官版教程在这里：TrainingTesseract3

第2版的训练方法官版教程在这里：TrainingTesseract

我使用的是最新的3.01版本的。训练所需准备：

1.下载并安装3.01版本的tesseract。事实上并不需要安装这步骤，我下载的是压缩包版，解压即可，这里我解压到E:\Tesseract-ocr目录。

2.下载并安装jTessBoxEditor 工具，这是一个Box file editors，用来编辑训练文件的，直接下载地址在这里。这个软件是用java写的，运行需要安装jre，好在这个东西比.net好装多了，怎么运行可以见它的readme文件。

3.一张用来训练的tiff格式图片。

在不通过训练的前提下，使用tesseract来识别一个订单号的内容，如图发现错误率很高，希望通过训练来提高准确率。

训练过程：

1.通过合并10张如上图的图片合并为一张tiff格式的图片，如何合并呢？通过jTessBoxEditor的Merge Tiff 来完成，不过他的小缺点就是只能合并多张tiff格式的，如果你的图片是jpg的，需要先转换。生成后的tiff图片叫做orderNo.tif

2.Make Box Files。在orderNo.tif所在的目录下打开一个命令行，输入：

E:\Tesseract-ocr\tesseract.exe orderNo.tif orderNo batch.nochop makebox

来生成一个box文件，该文件记录了tesseract识别出来的每一个字和其位置坐标。

3.使用jTessBoxEditor打开orderNo.tif文件，需要记住的是第2步生成的orderNo.box要和这个orderNo.tif文件同在一个目录下。逐个校正文字，后保存。

4.Run Tesseract for Training。输入命令：

E:\Tesseract-ocr\tesseract.exe orderNo.tif orderNo nobatch box.train

5.Compute the Character Set。输入命令：

E:\Tesseract-ocr\unicharset_extractor.exe orderNo.box

6.新建文件“font_properties”。如果是3.01版本，那么需要在目录下新建一个名字为“font_properties”的文件，并且输入文本 :

orderNo 0 0 0 0 0

大致意思就是说orderNo这个语言的字体为普通字体。

并执行命令：

E:\Tesseract-ocr\mftraining.exe -F font_properties -U unicharset orderNo.tr

7.Clustering。输入命令：

E:\Tesseract-ocr\cntraining.exe orderNo.tr

8.此时，在目录下应该生成若干个文件了，把unicharset, inttemp, normproto, pffmtable这四个文件加上前缀“orderNo.”。然后输入命令：

E:\Tesseract-ocr\combine_tessdata.exe orderNo.

会显示一个结果如：

Combining tessdata files
TessdataManager combined tesseract data files.
Offset for type 0 is -1
Offset for type 1 is 108
Offset for type 2 is -1
Offset for type 3 is 1660
Offset for type 4 is 327545
Offset for type 5 is 327781
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

必须确定的是第2、4、5、6行的数据不是-1，那么一个新的字典就算生成了。

此时目录下“orderNo.traineddata”的文件拷贝到tesseract程序目录下的“tessdata”目录。

以后就可以使用该该字典来识别了，例如：

tesseract.exe test.jpg result –l orderNo

通过训练出来的新语言，识别率提高了不少。