关于中文的识别，效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了，所以自己亲身试用一下，分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路。

文中所用到的身份证图片资源是百度找的，如有侵权可联系我删除。

一、准备工作

1、下载Tesseract-OCR引擎，注意要3.0以上才支持中文哦，按照提示安装就行。

2、下载chi_sim.traindata字库。要有这个才能识别中文。下好后，放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面。

3、下载jTessBoxEditor，这个是用来训练字库的。

以上的几个在百度都能找到下载，就不详细讲了。

二、识别

1、进入cmd，进入到要识别的图片的路径下。

2、输入命令

    tesseract 图片名称 生成的结果文件的名称 字库

例如我的图片识别就是：

tesseract test.jpg result -l chi_sim

识别完后会生成result.txt文件

当然啦效果不太理想。所以我们要训练自己的字库。

三、训练

1、将图片转换成tif格式，用于后面生成box文件。可以通过画图，然后另存为tif即可。

更改图片名字，这个是有要求的=。=

tif文面命名格式[lang].[fontname].exp[num].tif
lang是语言 fontname是字体
比如我们要训练自定义字库 mjorcen字体名normal
那么我们把图片文件重命名 mjorcen.normal.exp0.jpg在转tif。

2、生成box文件。

tesseract mjorcen.normal.exp0.jpg mjorcen.normal.exp0 -l chi_sim batch.nochop makebox

box文件和对应的tif一定要在相同的目录下，不然后面打不开。

3、打开jTessBoxEditor矫正错误并训练

打开train.bat

找到tif图，打开，并校正。

4、训练。

只要在命令行输入命令即可。

tesseract  mjorcen.normal.exp0.jpg mjorcen.normal.exp0  nobatch box.train


unicharset_extractor mjorcen.normal.exp0.box

在这我明明已经矫正好了，但是还是有1个字符不能识别出来，报的错跟实际上完全没有相关性，不知道是不是bug，到后面的结果就是“园”字没有识别出来。

先不管，毕竟只有一个样本。

新建一个font_properties文件

里面内容写入 normal 0 0 0 0 0 表示默认普通字体

继续敲命令

shapeclustering -F font_properties -U unicharset mjorcen.normal.exp0.tr
 
 
mftraining -F font_properties -U unicharset -O unicharset mjorcen.normal.exp0.tr
 
 
cntraining mjorcen.normal.exp0.tr

最后会生成五个文件，把目录下的unicharset、inttemp、pffmtable、shapetable、normproto这五个文件前面都加上normal.

如图：

命令行输入，合并五个文件：

combine_tessdata normal.
得到训练好的字库。

四、测试

1、把 normal.traineddata 复制到Tesseract-OCR 安装目录下的tessdata文件夹中

2、识别命令：

tesseract mjorcen.normal.exp0.jpg mjorcen.normal.exp0 -l normal

3、效果

对比：

总结：肯定要自己训练过后的字库识别效果好，接下来要把整个项目弄进android，还要研究怎么将多个字库合并成一个字库，因为我不可能一次训练完所有的图片文字的。到时候有什么成果了再分享博文。希望大家可以点赞！谢谢。

更新：没有错误的话命令行的提示应该是这样的

本文引自：
https://www.cnblogs.com/wzben/p/5930538.html