1、用jTessBoxEditor把要训练样本图片文件合并成tif文件(样本图片一定要为有效的格式图片)
点击顶栏的Tools选项,选择Merge TIFF.. 进入你要训练的样本图片所在的目录,点击Ctrl+Alt+A,选择所有图片点击打开，然后保存文件名到指定目录,我这里保存的文件名为: new.tif
2、生成Box文件
打开cmd,到你的new.tif文件所在目录,执行：
tesseract new.tif new batch.nochop makebox
结果生成了new.box文件
3、对样本图片用jTessBoxEditor工具进行矫正
点击jTessBoxEditor工具的Box Editor选项,点击下方的open选项,打开刚刚生成的new.tif文件
右侧为对应的Box文件数据,如果char的字符和当前的样本图片一致时就进行矫正,修改char里的字符,然后进行save,这样就矫正了,进入下张样本图片时,同样,矫正后点击save,当所有样本图片都矫正了,这一步也就完成了
4、生成font_properties文件(该文件没有后缀名)
在命令行执行:echo font 0 0 0 0 0 >font_properties
结果生成了font_properties文件
内容为字体名font，后面带5个0，分别代表字体的粗体、斜体等属性，这里全部是0
5、生成.tr训练文件
在命令行执行:
tesseract new.tif new -l eng nobatch box.train
6、生成字符集文件
在命令行执行 :
unicharset_extractor new.box
结果生成了unicharset文件
7、生成shape文件
在命令行执行 :
shapeclustering -F font_properties -U unicharset -O langyp.unicharset new.tr
结果生成了shapetable文件和langyp.unicharset文件
8、生成聚集字符特征文件
在命令行执行:
mftraining -F font_properties -U unicharset -O langyp.unicharset new.tr
结果生成了pffmtable,inttemp,unicharset文件
9、生成字符正常化特征文件
在命令行执行:
cntraining new.tr
结果生成了normproto文件
10、把步骤生成的部分文件用rename命令进行更名
在命令行执行:
rename normproto fontyp.normproto rename inttemp fontyp.inttemp rename pffmtable fontyp.pffmtable rename unicharset fontyp.unicharset rename shapetable fontyp.shapetable
11、合并训练文件
在命令行执行:
combine_tessdata fontyp.
12、将fontyp.traineddata文件拷贝至Tesseract-OCR文件夹里的tessdata语言包文件夹里
二、Python验证码识别代码
from PIL import Image
from pytesseract import pytesseract
image = Image.open('1.png')
code = pytesseract.image_to_string(image,lang='fcz_fontyp')
print(code)