首先要准备好训练用的文本数据，根据不同的应用场景，对文本数据的要求会不一样。这些文本数据有两个用途:

1. 用以产生字符集
2. 用以产生语言模型

产生字符集好理解，数据文件应尽量涵盖可能出现的字 —— 不过字符集越大，在使用生成的资源文件进行识别时时间消耗也会越大，所以应该根据实际情况进行折衷处理，比如说汉语的识别，一般来说涵盖了国标一级常用汉字(3755个)就已经足够了。

除了字符集尽量涵盖可能出现的字外，我们也希望训练用的数据中的文字组合能尽量贴合真实场景，我们可以用这些数据来产生语言模型信息添加到最后的资源文件中。之前例子中的 DAWG 文件中就承载了这些信息。不过比较遗憾的是，对于中文训练，我目前知道的只是添加高频词表(freq-dawg)与词表(word-dawg)，如何添加 ngram 信息目前毫无头绪。将简体中文资源文件 chi_sim.traieddata 解开后里面有一个名为 chi_sim.fixed-length-dawgs 的文件，从项目网站上来看，应该是与 ngram 信息对应的文件，但该文件无法解开，项目网站上对这个文件也是语焉不详。 如果有对这个问题的解决办法，请不吝赐教。

所以这一步要做的事情有两个:

1. 数据清洗，这个和自然语言处理里的清洗是一样的
2. 字符集提取，简单来说，排序、去重即可

其中清洗后的数据用来提取语言模型信息，去重后的字符集数据用来进行训练。

项目网站上说到，每个字在训练用的数据文件中一般应该有 10 个样本，低频字也至少要有 5 个，高频的应该在 20 个以上。不过就我目前进行的中文训练情况来看，每个字一个样本得到的结果也没有明显的差异，读者可以自行试验。

需要注意的是，在生成图像时可能存在一部分字符要用某个字体来表示，而另一部分字符要用另外一个字体来表示 —— 比如汉字通常用宋体而英文可能用 Time News Roman ，这种情况下建议将数据分割成开来。

有了数据文件后，我们需要用这些数据文件中的文字来生成图像，用这些图像去进行训练。在 3.03 后， Tesseract 已经提供了相应的工具 text2image，使用方法为:

text2image  --text=chinese.txt --outputbase=chinese.sun.exp0 --font="SimSun" --fonts_dir=./fonts/

上述命令以 chinese.txt 作为输入，字体使用宋体，将图像输出为 chinese.sun.exp0.tif。同时还会输出一个名为 chinse.sun.exp0.box 的 BOX 文件，里面会对应每一个文字在图像中的位置信息。

同一个数据文件，可以应用不同的字体产生不同的图像，字体越多，产生的资源文件所能支持的实际情况也就越多，但建议还是按照实际应用情况来添加字体支持。

提取 Tesseract 能读取、处理的字符集文件，使用 unicharset_extractor 命令:

unicharset_extractor chinses.box english.box

该命令以上一步输出的 BOX 文件作为输入，实际使用时，应将本次训练时的所有 BOX 文件作为输入。该命令的输出是名为 unicharset 的文件。

此外，在后续步骤中需要字体属性文件，该文件的名称应为 font_properties ，该文件中每一行表示一种字体的信息，其格式为:

<font name> <italic?> <bold?> <fixed?> <serif?> <fraktur?>

第一个字段为字体名称，名称中不能有空格，名称可以任意，但建议尽量贴近字体在操作系统上的名称，后面五个字段分别表示:

• 该字体是否有斜体
• 该字体是否有粗体
• 该字体是否有无衬线体
• 该字体是否有衬线体
• 该字体是否有哥特体

比如宋体是有衬线体的，对应的，它在 font_properties 这个文件中的内容应为:

SimSun 1 1 0 1 0

特征文件的生成使用 tesseract 命令:

tesseract chinese.sun.exp0.tif chinese.sun.exp0 nobatch box.train

上述命令将生成名为 chinese.sun.exp0.tr 的特征文件。对每一张生成的 TIFF 图像，都要进行该步骤以生成特征文件。

上一步的特征文件生成后，需要将同样文字的不同字体的特征聚集到一起来产生该文字的一个 原型 ，这一步需要执行三个命令:

shape_clustering -F font_properties -U unicharset  *.tr

这一步将会生成一个名为 shapetable 的文件。

mftraining -F font_properties -U unicharset -O banker.unicharset *.tr

这一步将会生成一个名为 inttemp 的文件和一个名为 pffmtable 的文件。

cntraining *.tr

这一步将会生成一个名为 normproto 的文件。

略(后面补上)

在上述步骤都完成后，将要打包入资源文件的那些文件加上一个统一的前缀，该前缀即是待生成的资源文件的名称，这里假定我们要生成 chi.traineddata 这样一个资源文件，那么我们的可能操作就是:

mv unicharset chi.unicharset
mv shapetable chi.shapetable
mv inttemp chi.inttemp
mv pffmtable chi.pffmtable
mv normproto chi.normproto

combine_tessdata chi

至此，训练过程结束。