一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR（Optical Character Recognition , 光学字符识别）引擎，与Microsoft Office Document Imaging（MODI）相比，我们可以不断的训练的库，使图像转换文本的能力不断增强；如果团队深度需要，还可以以它为模板，开发出符合自身需求的OCR引擎。
源码地址为： https://github.com/tesseract-ocr/tesseract ；
tesseract下载地址： https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
接下来，我们将在Windows环境下安装Tesseract并实现简单的转换和训练：
进入下载页面，可以看到有各种.exe文件的下载列表，这里可以选择下载3.0版本。
其中文件名中带有dev的为开发版本，不带dev的为稳定版本，可以选择下载不带dev的版本，例如可以选择下载tesseract-ocr-setup-3.05.02.exe。
下载完成后双击，此时会出现如下图所示的页面。
此时可以勾选Additional language data(download)选项来安装OCR识别支持的语言包，这样OCR便可以识别多国语言，默认只有英语。然后一路点击Next按钮即可。
配置环境变量
为了在全局使用方便，比如安装路径为C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR，将该路径添加到环境变量的Path中。
还有一个环境变量要添加：TESSDATA_PREFIX 指向C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata 这个是用于语言包的。
测试是否安装成功：在cmd中输入tesseract ，将出现以下界面代表成功：
2.Tesseract的使用
方式一：直接在命令行调用：
tesseract d:\6.png d:\result
第一个参数为图片路径，第二个参数为输出结果路径。6.png的图片如下：
识别结果result.txt的内容为：
有2个数字误识别。
而使用比较标准的文字，如：
是可以完全识别的。大家可以自己试试。
方式二：在Python中调用
要在python中使用，需要安装：
Python ：官网安装地址： https://www.python.org/downloads/
PIL ：用于python图像格式处理，安装完python之后执行一下命令即可安装：pip install Pillow
Pytesser3： python开源项目，封装了tesseract库，也是在python安装完后使用pip命令安装：pip install pytesser3
然后新建一个记事本文件改名为orc.py,内容如下：
from pytesser3 import image_to_string
from PIL import Image
text = image_to_string(Image.open(r'D:\6.png'))
print(text)
用python执行一下：（我用PyCharm执行的）
3.Tesseract训练：
大体流程为：安装jTessBoxEditor -> 获取样本文件 -> Merge样本文件 –> 生成BOX文件 -> 定义字符配置文件 -> 字符矫正 -> 执行批处理文件 -> 将生成的traineddata放入tessdata中
安装jTessBoxEditor
下载jTessBoxEditor，地址 https://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/ ；解压后得到jTessBoxEditor，由于这是由Java开发的，所以我们应该确保在运行jTessBoxEditor前先安装 JRE （Java Runtime Environment，Java运行环境）。
获取样本文件
我们可以用画图工具绘制样本文件，数量越多越好，我自己画了5张图，如图：
【注意】：样本图像文件格式必须为tif\tiff格式，否则在Merge样本文件的过程中会出现 Couldn’t Seek 的错误。
Merge样本文件
打开jTessBoxEditor，Tools->Merge TIFF，将样本文件全部选上，并将合并文件保存为num.font.exp0.tif
生成BOX文件
打开命令行并切换至num.font.exp0.tif所在目录，输入，生成文件名为num.font.exp0.box
tesseract num.font.exp0.tif num.font.exp0 batch.nochop makebox
【语法】：tesseract [lang].[fontname].exp[num].tif [lang].[fontname].exp[num] batch.nochop makebox
lang为语言名称，fontname为字体名称，num为序号；在tesseract中，一定要注意格式。
定义字符配置文件
在目标文件夹内生成一个名为font_properties的文本文件，内容为
font 0 0 0 0 0
【语法】：<fontname> <italic> <bold> <fixed> <serif> <fraktur>
fontname为字体名称，italic为斜体，bold为黑体字，fixed为默认字体，serif为衬线字体，fraktur德文黑字体，1和0代表有和无，精细区分时可使用。
字符矫正
打开jTessBoxEditor，BOX Editor -> Open，打开num.font.exp0.tif； 矫正<Char>上的字符，记得<Page>有好多页噢！
修改后记得保存。
执行批处理文件
在目标目录下生成一个批处理文件
rem 执行改批处理前先要目录下创建font_properties文件
echo Run Tesseract for Training..
tesseract.exe num.font.exp0.tif num.font.exp0 nobatch box.train
echo Compute the Character Set..
unicharset_extractor.exe num.font.exp0.box
mftraining -F font_properties -U unicharset -O num.unicharset num.font.exp0.tr
echo Clustering..
cntraining.exe num.font.exp0.tr
echo Rename Files..
rename normproto num.normproto
rename inttemp num.inttemp
rename pffmtable num.pffmtable
rename shapetable num.shapetable
echo Create Tessdata..
combine_tessdata.exe num.
echo. & pause
保存后执行即可，执行结果如图：
最终文件夹内会有以下文件，如图：
将生成的traineddata放入tessdata中
最后将num.trainddata复制到Tesseract-OCR中tessdata文件夹即可。
4.最后的测试
按照之前步骤，使用命令行输入
tesseract test.png output_2 -l num
我们可以看到新生成的文件output_2的内容为 762408 ，内容完全正确。细心的人会发现，最后一句指令，我们使用了指令[-l num]而不是[-l eng]。这说明，最后一次转换我们使用的是新生成的num语言的匹配库而不是默认的eng语言匹配库。
我们可以看到，经过简单的训练，我们对于数字数据的转换准确率提高了很多。Tesseract的优点除了可以不断学习以外，还因为是使用C++写的开源程序，可以使用C#或者C++调用以及修改，很关键！