利用jTessBoxEditor工具进行Tesseract3.02.02样本训练,提高验证码识别率

1、背景

前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用,其中提到使用-l eng参数来限定语言库,可以提高识别准确率及识别效率。

本文将针对某个网站的验证码进行样本训练,形成自己的语言库,来提高验证码识别率。

2、准备工具

tesseract样本训练有一个官方流程说明,https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract#run-tesseract-for-training,不过都是英文的,个人认为这个地址适合于查找细节问题,全程看E文对大众还是有一定的困难。

具体的方法有两种:1-利用三方工具,2-完全命令行操作,三方工具主要在https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/AddOns下载,本文将用到jTessBoxEditor这个工具,我们先给他下载到本地。

需要特别说明,这个工具是基于java虚拟机运行的,所以我们还要下载并安装一个java虚拟机,下载地址:http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u91-b14/jdk-8u91-windows-x64.exe?AuthParam=1463733597_1161f2d895aa7606ed260b43b83d5f86

总结一下:

1、工具2 java虚拟机  Ver 1.8.0_91 64位版本 (oracle官网)

2、工具1 jtessboxeditor  Ver 1.5版本 (jtessboxeditor官网),运行界面如下:

3、使用实例

1)、准备样本图片

手动刷新某网站验证码

,手动或者写程序,保存了101个验证码样本文件,分别命名成:1.png,2.png,……,101.png。

该验证码有几个特点:a、定长4位,b、都是数字,c、有背景干扰,但比较简单,d、字体为红色。

为了提高识别率,首先做了一个工作就是灰度化处理

,并全部转换成tif文件,分别命名成:1.tif,2.tif,……,101.tif,统一存放在d:\python\lnypcg下。

2)、合并样本图片

打开jtessboxeditor,点击Tools->Merge Tiff ,按住shift键选择前文提到的101个tif文件,并把生成的tif合并到新目录d:\python\lnypcg\new下,命名为langyp.fontyp.exp0.tif。

注意:langyp 是本人定义的语言名称,fontyp是本人定义的字体名称,后续都会用到,你可以修改成你喜欢的名字

3)、生成box文件

执行命令生成langyp.fontyp.exp0.box文件

tesseract langyp.fontyp.exp0.tif langyp.fontyp.exp0 -l eng -psm 7 batch.nochop makebox

D:\python\lnypcg\new>tesseract langyp.fontyp.exp0.tif langyp.fontyp.exp0 -l eng -psm 7 batch.nochop makebox
Tesseract Open Source OCR Engine v3.02 with Leptonica
Page 1 of 101
Page 2 of 101
Page 3 of 101
……
Page 101 of 101

D:\python\lnypcg\new>dir
 驱动器 D 中的卷没有标签。
 卷的序列号是 36D9-CDC7

 D:\python\lnypcg\new 的目录

2016-06-03  14:37    <DIR>          .
2016-06-03  14:37    <DIR>          ..
2016-06-03  14:30             6,327 langyp.fontyp.exp0.box
2016-06-03  13:07           126,056 langyp.fontyp.exp0.tif
               2 个文件        132,383 字节
               2 个目录 24,869,994,496 可用字节

4)、修改box文件

切换到jTessBoxEditor工具的Box Editor页,点击open,打开前面的tiff文件langyp.fontyp.exp0.tif,工具会自动加载对应的box文件。

检查box数据,如下图所示,数字8被误认成字母H,手工修改H成8,并保存。

点击下图红色框的按钮,逐个核对tif文件的box数据,全部检查结束并保存。

5)、生成font_properties

执行echo命令生成font_properties。

echo fontyp 0 0 0 0 0 >font_properties

也可以手工新建一个名为font_properties的文本文件(注意该文件没有扩展名),内容为字体名fontyp,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

D:\python\lnypcg\new>echo fontyp 0 0 0 0 0 >font_properties

D:\python\lnypcg\new>type font_properties
fontyp 0 0 0 0 0

6)、生成训练文件

执行命令,生成langyp.fontyp.exp0.tr训练文件

tesseract langyp.fontyp.exp0.tif langyp.fontyp.exp0 -l eng -psm 7 nobatch box.train

D:\python\lnypcg\new>tesseract langyp.fontyp.exp0.tif langyp.fontyp.exp0 -l eng -psm 7 nobatch box.train
Tesseract Open Source OCR Engine v3.02 with Leptonica
Page 1 of 101
row xheight=8.66667, but median xheight = 10
APPLY_BOXES:
   Boxes read from boxfile:       4
   Found 4 good blobs.
Generated training data for 1 words
……
……
……
Page 101 of 101
row xheight=8.66667, but median xheight = 10
APPLY_BOXES:
   Boxes read from boxfile:       4
   Found 4 good blobs.
Generated training data for 1 words

 D:\python\lnypcg\new 的目录

2016-06-03  16:34    <DIR>          .
2016-06-03  16:34    <DIR>          ..
2016-06-03  16:05                16 font_properties
2016-06-03  14:30             6,327 langyp.fontyp.exp0.box
2016-06-03  13:07           126,056 langyp.fontyp.exp0.tif
2016-06-03  16:20           618,844 langyp.fontyp.exp0.tr
2016-06-03  16:20               202 langyp.fontyp.exp0.txt
               5 个文件        751,445 字节
               2 个目录 24,869,101,568 可用字节

7)、生成字符集文件

执行命令,生成名为unicharset的字符集文件。

unicharset_extractor langyp.fontyp.exp0.box

D:\python\lnypcg\new>unicharset_extractor langyp.fontyp.exp0.box
Extracting unicharset from langyp.fontyp.exp0.box
Wrote unicharset file ./unicharset.

D:\python\lnypcg\new>dir
 驱动器 D 中的卷没有标签。
 卷的序列号是 36D9-CDC7

 D:\python\lnypcg\new 的目录

2016-06-03  16:41    <DIR>          .
2016-06-03  16:41    <DIR>          ..
2016-06-03  16:05                16 font_properties
2016-06-03  14:30             6,327 langyp.fontyp.exp0.box
2016-06-03  13:07           126,056 langyp.fontyp.exp0.tif
2016-06-03  16:20           618,844 langyp.fontyp.exp0.tr
2016-06-03  16:20               202 langyp.fontyp.exp0.txt
2016-06-03  16:41               712 unicharset
               6 个文件        752,157 字节
               2 个目录 24,869,171,200 可用字节

8)、生成shape文件

执行命令,生成shape文件

shapeclustering -F font_properties -U unicharset -O langyp.unicharset langyp.fontyp.exp0.tr

D:\python\lnypcg\new>shapeclustering -F font_properties -U unicharset -O langyp.unicharset langyp.fontyp.exp0.tr
Reading langyp.fontyp.exp0.tr ...
Building master shape table
Computing shape distances...
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances...
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances...
Stopped with 0 merged, min dist 999.000000
Computing shape distances... 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Stopped with 0 merged, min dist 0.057803
Master shape_table:Number of shapes = 11 max unichars = 1 number with multiple unichars = 0

D:\python\lnypcg\new>dir
 驱动器 D 中的卷没有标签。
 卷的序列号是 36D9-CDC7

 D:\python\lnypcg\new 的目录

2016-06-03  17:24    <DIR>          .
2016-06-03  17:24    <DIR>          ..
2016-06-03  17:20                19 font_properties
2016-06-03  14:30             6,327 langyp.fontyp.exp0.box
2016-06-03  13:07           126,056 langyp.fontyp.exp0.tif
2016-06-03  17:23           618,844 langyp.fontyp.exp0.tr
2016-06-03  17:23               202 langyp.fontyp.exp0.txt
2016-06-03  17:24               723 langyp.unicharset
2016-06-03  17:24               202 shapetable
2016-06-03  17:24               712 unicharset
               8 个文件        753,085 字节
               2 个目录 24,868,278,272 可用字节

9)、生成聚集字符特征文件

执行命令,生成3个特征字符文件,unicharset、inttemp、pffmtable

mftraining -F font_properties -U unicharset -O langyp.unicharset langyp.fontyp.exp0.tr

D:\python\lnypcg\new>mftraining -F font_properties -U unicharset -O langyp.unicharset langyp.fontyp.exp0.tr
Read shape table shapetable of 11 shapes
Reading langyp.fontyp.exp0.tr ...
Done!

10)、生成字符正常化特征文件

执行命令,生成正常化特征文件normproto。

cntraining langyp.fontyp.exp0.tr

D:\python\lnypcg\new>cntraining langyp.fontyp.exp0.tr
Reading langyp.fontyp.exp0.tr ...
Clustering ...

11)、更名

执行命令,把步骤9,步骤10生成的特征文件进行更名。

rename normproto fontyp.normproto rename inttemp fontyp.inttemp rename pffmtable fontyp.pffmtable rename unicharset fontyp.unicharset rename shapetable fontyp.shapetable

D:\python\lnypcg\new>rename normproto fontyp.normproto

D:\python\lnypcg\new>rename inttemp fontyp.inttemp

D:\python\lnypcg\new>rename pffmtable fontyp.pffmtable

D:\python\lnypcg\new>rename unicharset fontyp.unicharset

D:\python\lnypcg\new>rename shapetable fontyp.shapetable

12)、合并训练文件

执行命令,生成fontyp.traineddata文件。

combine_tessdata fontyp.

注意:

a、fontyp.traineddata文件最终要拷贝tesseract安装目录的tessdata目录下,才能被tesseract找到。

b、命令行最后必须带一个点。

c、执行结果中,1,3,4,5,13这几行必须有数值,才代表命令执行成功。

D:\python\lnypcg\new>combine_tessdata fontyp.
Combining tessdata files
TessdataManager combined tesseract data files.
Offset for type 0 is -1
Offset for type 1 is 140
Offset for type 2 is -1
Offset for type 3 is 852
Offset for type 4 is 137760
Offset for type 5 is 137850
Offset for type 6 is -1
Offset for type 7 is -1
Offset for type 8 is -1
Offset for type 9 is -1
Offset for type 10 is -1
Offset for type 11 is -1
Offset for type 12 is -1
Offset for type 13 is 139352
Offset for type 14 is -1
Offset for type 15 is -1
Offset for type 16 is -1

13)测试使用

譬如前文的28.tif

中8被误认为字母S,用新的字体看是否还出错。

D:\python\lnypcg>tesseract 28.tif output -l eng -psm 7
Tesseract Open Source OCR Engine v3.02 with Leptonica

D:\python\lnypcg>type output.txt
S094
#1调用默认的eng语言,8被识别成S

D:\python\lnypcg>tesseract 28.tif output -l fontyp -psm 7
Error opening data file C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata/fontyp.traineddata
Please make sure the TESSDATA_PREFIX environment variable is set to the parent directory of your "tessdata" directory.
Failed loading language 'fontyp'
Tesseract couldn't load any languages!
Could not initialize tesseract.
#2条用新的fontyp语言,tesseract找不到fontyp语言。

D:\python\lnypcg>copy .\new\fontyp.traineddata "C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata"
已复制         1 个文件。
#3复制fontyp.traineddata到tesseract的安装目录的tessdata子目录下

4、总结:

Anyway,jtessboxeditor 工具其实是一个基本成型的三方样本训练工具,它的功能就是自动执行上述脚本命令,但是在实际使用中,还存在不够完善的地方,譬如不能加psm参数,生成shape时经常程序异常崩溃,所以本文操作还是以命令行为主。

tesseract是一个非常强大的ocr引擎,尤其是做了针对性训练之后,验证码识别率几乎可以达到95%以上,再在程序中增加一些判断机制,基本上可以满足爬虫自动登陆需求了,回头写一个某东的自动识别验证码的爬虫程序。

把前文提的简化一下,综合成如下步骤列表:

1、合并图片
2、生成box文件
tesseract langyp.fontyp.exp0.tif langyp.fontyp.exp0 -l eng -psm 7 batch.nochop makebox
3、修改box文件
4、生成font_properties
echo fontyp 0 0 0 0 0 >font_properties
5、生成训练文件
tesseract langyp.fontyp.exp0.tif langyp.fontyp.exp0 -l eng -psm 7 nobatch box.train
6、生成字符集文件
unicharset_extractor langyp.fontyp.exp0.box 
7、生成shape文件
shapeclustering -F font_properties -U unicharset -O langyp.unicharset langyp.fontyp.exp0.tr
8、生成聚集字符特征文件
mftraining -F font_properties -U unicharset -O langyp.unicharset langyp.fontyp.exp0.tr
9、生成字符正常化特征文件
cntraining langyp.fontyp.exp0.tr
10、更名
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,生成fontyp.traineddata
combine_tessdata fontyp.

以上!

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