先对box 进行train, 生成相应的.tr文件。
这里文件名字改为name.num的形式
example:
> tesseract example.1.tif example1 nobatch box.train
> tesseract example.2.tif example2 nobatch box.train
> tesseract example.3.tif example3 nobatch box.train从所有的文件中提取字符
example:
> unicharset_extractor example.1.tif example.2.tif example.3.tif生成字体特征文件新建的font文件中， 把所有的box文件对应的字体特征都给加进去
example:
example.1 0 0 0 0 0
example.2 0 0 0 0 0
example.3 0 0 0 0 0进行训练
example:
mftraining -F font -U unicharset example.1.tr example.2.tr example.3.tr
聚集所有的.tr文件
cntraining example.1.tr example2.tr example3.tr
重命名文件(把unicharset, inttemp, normproto, pffmtable,shapetable 这几个文件加上前缀example.
合并所有的文件， 生成一个大的字库文件
combine_tessdata example.
参考：
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1610209305721327810&wfr=spider&for=pc
http://www.cnblogs.com/password1/p/9213908.html