在泰迪杯A题中，我刚刚接触了Tesseact，其中训练字库中遇到了较多的问题。所以在此记录一下，也当做一个笔记，省得以后忘记。
为了方便 ，将tif命名格式设为[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 ec 字体名:unfont
那么我们把tif文件重命名 ec.ufont.exp0.tif
生成 .box文件
tesseract ec.ufont.exp0.tif ec.ufont.exp0 batch.nochop makebox
使用训练过的字库生成.box文件
tesseract ec.ufont.exp0.tif ec.ufont.exp0 -l ufont batch.nochop makebox
1. 产生字符特征文件 .tr
tesseract ec.ufont.exp0.tif ec.ufont.exp0 nobatch box.train
这一步将会产生 ec.ufont.exp0.tr文件和一个 ec.ufont.exp0.txt文件,txt文件貌似没什么用，看看而以。
2.计算字符集(生成unicharset文件）
unicharset_extractor ec.ufont.exp0.box
3.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.txt的字体特征文件
手工建立一个文件font_properties.txt
内容如：ufont 0 0 0 0 0
注意:这里 必须与训练名中的名称保持一致,填入下面内容 ,这里全取值为0，表示字体不是粗体、斜体等等。
4.聚集字符特征
1) shapeclustering -F font_properties.txt -U unicharset ec.ufont.exp0.tr
注意：如果font_properties不加扩展名.txt，可能会报错
2) mftraining -F font_properties.txt -U unicharset -O ufont.unicharset ec.ufont.exp0.tr
使用上一步产生的字符集文件unicharset，来生成当前新语言的字符集文件ec.unicharset。同时还会产生图形原型文件inttemp和每个字符所对应的字符
特征数文件pffmtable。最重要的就是这个inttemp文件了，他包含了所有需要产生的字的图形原型。
3)cntraining ec.ufont.exp0.tr
这一步产生字符形状正常化特征文件normproto。
shapeclustering 操作不是必须的，若没有进行此步，在mftraining的时候 会自动进行。
5.改名字
把目录下的unicharset、inttemp、pffmtable、shapetable、normproto这五个文件前面都加上ufont.
6.执行combine_tessdata ufont.
然后把ufont.traineddata放到tessdata目录
7.测试
必须确定的是第type 1、3、4、5的数据不是-1，那么一个新的字典就算生成了。
tesseract ec.ufont.exp0.tif papapa -l ufont
tesseract也提出，通过使用多个语言训练库联合使用。如此，新的字体训练库也可以与原有的数据训练库联合使用。如参数 -l 之后 tesseract input.tif output -l eng+newfont。
cntraining和mftraining只能最多采用32个.tr文件，因此，对于相同的字体，你必须从多种语言中，以字体独立的方式，将所有的文件cat到一起来让32种语言结合在一起。cntraining/mftraining以及unicharset_extractor命令行工具必须各*给定的.tr和.box文件，以相同的顺序，为不同的字体进行不同的过滤。可以提供一个程序来完成以上的事情，并在字符集表中挑出相同字符集。这样会将事情更简单些。
写批处理bat命令的时候，要灵活使用excel里面的填充功能。