准备jTessBoxEditor，然后配置环境变量。

1、将图片转换成tif格式的，这里需要用画图工具另存为；

2、生成box文件

执行命令：

tesseract agv.normal.exp1.tif agv.normal.exp1 -l eng --psm 6 batch.nochop makebox

关于box文件的生成，对于Tesseract3可以使用makebox，但是对于Tesseract的lstm训练，需要使用lstmbox。否则再后面会报如下的错误。

生成lstmbox的命令如下：

D:\agvtest2>tesseract agv.normal.exp1.tif agv.normal.exp1 -l eng lstmbox

关于PSM的说明

0 = 仅方向和脚本检测 (OSD)。

1 = 自动页面分割，带 OSD。

2 = 自动页面分割，但无 OSD 或 OCR。(未执行）

3 = 完全自动页面分割，但无 OSD。(默认值）

4 = 假设一列文字大小可变。

5 = 假定垂直对齐的单个统一文本块。

6 = 假定单个统一的文本块。

7 = 将图像视为单一文本行。

8 = 将图像视为单个单词。

9 = 将图像视为圆圈中的单个单词。

10 = 将图像视为单个字符。

11 = 文本稀疏。不按特定顺序查找尽可能多的文本。

12 = 带 OSD 的稀疏文本。

13 = 原始行。将图像视为单行文本、

3、校正box文件中的信息

使用jTessBoxEditor打开tif文件。执行train.bat，打开jTexxBoxEditor.jar

校正完成后，一定要点保存。如下

关于box文件的内容，这里需要注意。它与tesseract3生成的box格式有所区别。

下面是tesseract5中识别的内容。

文档中说明了一行内容之后，必须标注一个结束行。

4、下载训练文件

从github仓下载traineddata_best类型的traineddata文件，可以选择eng.traineddata，用来初次训练字体；下载地址：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata_best，下载后保存在当前工作目录下，另外拷贝一份到系统变量“TESSDATA_PREFIX”路径下，也即tesseract安装路径的tessdata\\文件夹下，这里一定要下载tessdata_best目录下面的，不能是tesssdata下面的，否则后面会报：

eng.lstm is an integer (fast) model, cannot continue training

这样的错误。

同时，将eng.traineddata文件复制一份到图片目录下，如下所示。

5、生成生成基于通用模型的lstm文件

D:\agvtest2>combine_tessdata -e eng.traineddata eng.lstm

可以看到目录下多了一个eng.lstm文件

6、生成lstmf文件

如果前面使用的是makebox生成的lstmf文件，需要将lstmf文件删除，重新执行一下生成listbox的命令。生成lstmf文件的执行命令：

tesseract agv.normal.exp1.tif agv.normal.exp1 --psm 6 lstm.train

可以看到目录下多了一个lstmf文件

7、设置.lstm文件路径

新建一个eng.trainingfile.txt文件，在文件中填写lstmf文件的完整路径。

8、开始训练

新建output目录，执行命令： 

D:\agvtest2>lstmtraining --model_output=output\agv.traineddata --continue_from="D:\agvtest2\eng.lstm" --train_listfile="D:\agvtest2\eng.trainingfile.txt" --traineddata="D:\agvtest2\eng.traineddata" --debug_interval -1 --max_iterations 5000 --target_error_rate 0.01

注意路径冒号不要有空格
–modeloutput 模型训练输出的文件目录
–continue_from 训练从哪里继续，这里指定从上面提取的 eng.lstm文件，
–train_listfile 指定上一步创建的文件的路径
–traineddata 指定.traineddata文件的路径
–debug_interval 当值为-1时，训练结束，会显示训练的一些结果参数
–max_iterations 指明训练遍历次数
–target_error_rate 0.01 期望错误率
此时命令窗口中会有滚动的训练历程，这一步操作比较耗费时间。

如果在第8步的时候报了“Compute CTC targets failed for D:\agvtest2\agv.normal.exp1.lstmf！”，需要检查一下box文件内容的格式，是否是采用listbox生成的，如果不是，重新生成一次，并重新校正内容，在重新生成lstmf文件。

命令执行成功后，看到如下的日志信息：

然后在output目录下生成了一些output_checkpoint文件，如下所示。

9、生成traineddata文件

执行命令：

D:\agvtest2>lstmtraining --stop_training --model_output=output\agv.traineddata --continue_from="D:\agvtest2\eng.lstm" --traineddata=eng.traineddata

–stop_training 停止训练

–traineddata=eng.traineddata 训练使用的字体，当前工作目录下

–continue_from="D:\agvtest2\eng.lstm" 中间文件名称

--model_output=output\agv.traineddata 生成字体文件的traineddata文件名称

可以看到，在output目录下生成了agv.traineddata文件。

10、测试训练的模型

将agv.traineddata文件拷贝到tesseract的tessdata目录下：

执行命令：

D:\agvtest2>tesseract 2.jpg result -l agv

如下所示：

输出了识别结果到result.txt文件中，但识别结果不准。

11、提升准确率

从前面的训练步骤可以看到，开始训练时需要用到一个已经存在的字体eng.traineddata，比如第5步抽取它的lstm文件、第9步的训练等。既然这个原始字体训练出来的新字体识别的准确率不高，很可能跟选择的这个初始字体有关，那是不是可以用我们训练好的新字体替代eng.traineddata再训练一次呢，这样产生的第2代的新字体是不是可以有更好地表现？如此迭代多次之后，得到第3代、第4代、第5代字体呢？ 将eng.traineddata相关的内容替换为agv.traineddata，新生成的第2代字体取名为agv2，依次替代命令行里面的参数训练第2代字体，类似的方法再训练出第3、第4、第5代字体，将每一代字体都用测试集进行测试。

常见问题解决：

1、Deserialize header failed: D:\agvtest2\agv.normal.exp1.lstmf

这是因为在eng.trainingfile.txt文件中，lstmf文件路径的换行符问题，如下所示。

将其中的CR去掉，只保留LF。

最简单的解决办法是去掉2个换行符\r\n(CR LF)。 当使用多个lstmf文件训练时，每个文件名之间必须要保留一个换行符，则必须去掉\r(CR)符号，只保留\n(LF)。去掉的方式如下所示。