一、源码编译安装：
安装前建议你备份一下/usr/include/目录下opencv和opencv2两个目录。
反正我每次安装完tesseract后，我的opencv头文件不是没了就是出问题。
github地址：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/releases
建议下载安装4.0版本，有LSTM，准确率和速度都不错。
其次建议下载安装3.05版本，也是此时的最新版本，没有LSTM。
安装介绍地址：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/blob/master/INSTALL.GIT.md
懒得打开上面安装链接的看下面就好。
1. 先安装各种依赖
sudo apt-get install g++ # or clang++ (presumably) sudo apt-get install autoconf automake libtool sudo apt-get install autoconf-archive sudo apt-get install pkg-config sudo apt-get install libpng12-dev sudo apt-get install libjpeg8-dev sudo apt-get install libtiff5-dev sudo apt-get install zlib1g-dev
如果你要安装训练工具的话，还要安装下面三个依赖
sudo apt-get install libicu-dev sudo apt-get install libpango1.0-dev sudo apt-get install libcairo2-dev
2. 然后安装Leptonica
这个软件有很多版本，先给你下载地址，然后给你版本对照表。
官网地址：http://www.leptonica.org/
必须源码编译安装，默认安装目录在/usr/local/下
3. 安装tesseract
./autogen.sh ./configure make sudo make install sudo ldconfig make training sudo make training-install
二、部分API介绍
预训练模型地址：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata
预训练模型可以放到任意位置，也可以放到默认位置：/usr/local/share/tessdata/
这个方法基本原理我当时也没深研究。
我理解大概就是先把图片转化为灰度图。
然后以当前点为中心，判断周围一圈的点是否不为白色。
如果这个点不是白色，那么继续以这个点为中心点向外扩张。
通过上面简单原理，我们可以知道。
输入图片越小运行速度越快
字符不能有过大旋转角度（作者肯定不会360度旋转训练模型，他也确实没这么做）
下面是API例子：
#include <tesseract/baseapi.h>
#include <leptonica/allheaders.h>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
int main()
{
char *outText;
tesseract::TessBaseAPI *api = new tesseract::TessBaseAPI();
//设置识别引擎,如果要用cube引擎，需要去上面下载cube对应的预训练模型。
tesseract::OcrEngineMode enginemode = static_cast
(0);
/*
"OCR Engine modes:"
" 0 Original Tesseract only."
" 1 Cube only."
" 2 Tesseract + cube."
" 3 Default,based on what is available."
4 Neural nets (LSTM) only.（版本4.0才有）
*/
// 初始化，NULL可以替换成你存放预训练模型的路径。下面"eng"可以是"eng++chi_sim"形式。
if (api->Init(NULL,"eng",enginemode))
{
fprintf(stderr,"Could not initialize tesseract.\n");
exit(1);
}
//下面两句话都是设置只识别数字，第一种方法是打开识别开关，第二种方法是只识别白名单内字符。当然还有黑名单。具体看下面我给的API地址。
//api->Setvariable("classify_bln_numeric_mode","1");
//api->Setvariable("tessedit_char_whitelist","0123456789");
//设置识别页面类型
tesseract::PageSegMode pagesegmode = static_cast
(7); api->SetPageSegMode(pagesegmode); /* "Page segmentation modes:" " 0 Orientation and script detection (OSD) only." " 1 Automatic page segmentation with OSD." " 2 Automatic page segmentation,but no OSD,or OCR." " 3 Fully automatic page segmentation,but no OSD. (Default)" " 4 Assume a single column of text of variable sizes." " 5 Assume a single uniform block of vertically aligned text." " 6 Assume a single uniform block of text." " 7 Treat the image as a single text line." " 8 Treat the image as a single word." " 9 Treat the image as a single word in a circle." " 10 Treat the image as a single character." " 11 Sparse text. Find as much text as possible in no particular order." " 12 Sparse text with OSD." " 13 Raw line. Treat the image as a single text line," */ // Open input image with leptonica library Pix *image = pixRead("/usr/src/tesseract/testing/phototest.tif"); api->Setimage(image); //下面是通过opencv读取图片 //cv::Mat gray_img,thres_img; //cv::Mat img = cv::imread(""); //cv::cvtColor(img,gray_img,cv::COLOR_BGR2GRAY); //cv::threshold(gray_img,thres_img,127.,255.,cv::THRESH_BINARY); //api->Setimage((uchar*)thres_img.data,thres_img.cols,thres_img.rows,1,thres_img.cols); // Get OCR result outText = api->GetUTF8Text(); printf("OCR output:\n%s",outText); // Destroy used object and release memory api->End(); delete [] outText; pixDestroy(&image); return 0; }
API头文件地址：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/blob/master/api/baseapi.h
先这样吧，这个工具功能蛮强大的。还需要时间慢慢研究。
顺便提一嘴我做卡片识别的思路。
关键技术是opencv的findContours()配合finetune后的mnist，数字识别效果拔群。
