Tesseract-OCR 字符识别---样本训练
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/。
1.安装Tesseract
从http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list下载Tesseract，目前版本为Tesseract3.02。因为只是测试使用，这里直接下载winodws下的安装文件tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe。安装成功后会在相应磁盘上生成一个Tesseract-OCR目录。通过目录下的tesseract.exe程序就可以对图像字符进行识别了。2.准备一副待识别的图像，这里用画图工具随便写了一串数字，保存为number.jpg，如下图所示：
3. 打开命令行，定位到Tesseract-OCR目录，输入命令：
训练样本
关于如何训练样本，Tesseract-OCR官网有详细的介绍http://code.google.com/p/tesseract-ocr/wiki/TrainingTesseract3。这里通过一个简单的例子来介绍一下如何进行样本训练。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：
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：
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：
