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[Python] OCR Tesseract 5 Fine tune訓練完整教學
更新於 發佈於 閱讀時間約 8 分鐘
Tesseract 是一個開源的光學字符識別 (OCR) 引擎，可通過自定義訓練來改進對特定字體或語言的識別。
以下是一份基於 tesstrain 工具，並針對 Windows CMD 的完整 Tesseract 5 訓練教學。將利用官方提供的ocrd-testset.zip來做示範
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嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
在tesseract-ocr辨識應用中，建議的留白邊框為10pixl，若Label列印的太剛好，沒有任何的邊框時，就會辨識不到文字。
本文將帶大家如何讓圖像增加邊框。
結果圖
示意的比較誇張，我讓邊框增加100pixl，圖片大小原為211*80。
在某些特殊情況下，需要將圖片進行黑白反轉，例如Tesseract(OCR辨識引擎)就有建議黑底白字的狀況下辨識率較高。
本文將使用 NumPy 進行影像黑白反轉，並顯示反轉前後的影像。
微調(Fine tune)是深度學習中遷移學習的一種方法，其中預訓練模型的權重會在新數據上進行訓練。
本文主要介紹如何使用新的訓練圖檔在tesseract 辨識模型進行Fine tune
有關於安裝的部分可以參考友人的其他文章
Tesseract OCR - 繁體中文【安裝篇】
將所有資料
平時都在用tesseract來辨識OCR的部分，在網路上也常常聽說easyOCR比tesseract好用，就拿之前測試的OCR素材來比較看看囉。
以下輸入同樣圖片直接測試，並非絕對誰就比較準，只單純測試數字含英文的部分。
圖片素材就是15碼(英文加數字)，檔名為OCR正確結果
EasyOCR是一個能夠幫助你對圖片中的文字進行辨識的工具，透過進階分析，可以應用在文件掃描、自動化數據輸入、發票掃描等領域。本章節將介紹如何安裝、引用模型、進行文字辨識、以及辨識結果的分析。透過學習，你可以建立屬於自己的文字辨識系統。
Google Tesseract Config說明，程式範例實際修改示範
前言
Tesseract 的 config 檔案用於指定 OCR 引擎的設定和參數。這些參數可以影響文本識別的結果
本文將彙整常用參數調整，並呈現不同參數出現不同的辨識結果
官網Tesseract OCR參數說明連結
使用Google Tesseract應用，擷取圖像的OCR並將讀取到的字元標註在原圖上
光學字元辨識功能 (Optical character recognition，光學字符辨識）
可以將影像中特徵範圍內的文本轉換為數字形式的文本。使用前必須安装Google Tesseract並更新
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