"tessdata-4.1.0" 是与光学字符识别（OCR）软件Tesseract相关的数据包，主要用于增强其文字识别能力。Tesseract是一个开源OCR引擎，最初由HP开发，后来由Google维护并持续更新。这个数据包是Tesseract的一个重要组成部分，因为它包含了用于识别不同语言文字的训练数据。 在Tesseract的工作流程中，tessdata扮演了关键角色。当Tesseract处理图像以识别其中的文字时，它会查找tessdata目录下的特定文件，这些文件以特定的格式存储了预训练的模型。这些模型包含了字符形状、布局分析和其他语言特定的信息，使得Tesseract能够准确地将图像中的像素转换为可读的文本。 tessdata中的文件通常以`.traineddata`为扩展名，每个文件对应一种或多种语言。例如，一个文件可能包含英文（eng）和法文（fra）的识别模型。这些文件是由大量的样本文字训练出来的，通过机器学习算法，让Tesseract学习并理解不同语言的特征。 4.1.0版本代表了tessdata的特定更新，可能包含了性能提升、新语言的支持或者对现有语言识别精度的优化。随着Tesseract的版本升级，tessdata也会随之更新，以提供更好的识别效果。 在实际应用中，用户需要根据目标语言安装对应的.tessdata文件。例如，如果要识别中文，就需要确保tessdata目录下有`chi_sim.traineddata`（简体中文）或`chi_tra.traineddata`（繁体中文）。这些数据文件可以手动下载，也可以通过Tesseract的安装脚本自动获取。 总结一下，"tessdata-4.1.0"是一个包含Tesseract OCR引擎所需语言识别模型的数据包，用于提高文字识别的准确性和效率。它由多个训练数据文件组成，每个文件对应一种或多种语言，4.1.0版本意味着该数据集的一次更新，可能涉及性能改进和新语言支持。在使用Tesseract进行OCR工作时，确保正确配置和更新tessdata是非常重要的。

Tesseract-OCR是一款开源的光学字符识别(OCR)引擎，其功能是将扫描得到的图像文件或者PDF文件中的文字信息转换为可编辑的文本格式。它由HP实验室于1985年开发，后来移交给了开源社区，由Google资助维护，目前是Apache License 2.0下的自由软件。Tesseract-OCR支持多种操作系统，包括Windows、Linux、Mac等。 Tesseract-OCR-5.5.0.20241111是该软件的一个特定版本，发布于2024年11月11日，其中包含了许多改进和优化。该版本的一个显著特点是它提供了完整的tessdata语言包，这使得Tesseract能够识别和翻译多种语言的文本。tessdata是Tesseract的字典和训练数据文件的集合，包含了不同语言的字符模型和数据，使得Tesseract可以准确地理解和识别不同语种的文字。 当用户安装Tesseract-OCR-5.5.0.20241111时，通常会连同tessdata语言包一并安装，以便能够进行多语言的识别工作。这使得Tesseract不仅仅适用于英文OCR处理，还包括了对中文、阿拉伯文、印地文等多种语言的支持，极大地扩展了其应用场景。 tessdata语言包中的数据是经过训练得到的，包含了特定语言中的字形、单词序列、语言模型等信息。这些数据的准确性直接影响OCR的结果。因此，对于特定的应用场景，用户可能需要下载和安装特定语言的tessdata语言包，以获得更好的识别效果。 Tesseract-OCR支持命令行界面，也提供了API接口供开发者在软件应用中集成。它适用于各种类型的图像，包括黑白的、灰度的以及彩色的，只要图像质量足够高，Tesseract就能提供相对准确的识别结果。此外，Tesseract-OCR还支持多种图像格式，包括但不限于JPEG、PNG、BMP、TIFF等。 Tesseract-OCR的另一个特点是它的可扩展性。用户可以通过训练自己的数据模型来增强Tesseract对特定字体或布局的识别能力，使其更加适用于专业的文档处理。此外，Tesseract社区提供了大量的插件和扩展，使得它能够与各种图像处理软件和OCR应用软件进行集成。 Tesseract-OCR在图书馆、政府机关、档案馆等机构中有广泛的应用，它可以帮助这些机构高效地将大量的纸质文件电子化，从而节省人力物力，提高工作效率。同时，Tesseract也受到许多软件开发商的青睐，它们将Tesseract集成到产品中，为用户提供便捷的OCR功能。 随着人工智能和机器学习技术的不断进步，Tesseract-OCR也在不断地更新和升级，以适应日益增长的OCR需求。5.5.0.20241111版本的发布，标志着Tesseract-OCR在多语言支持和识别准确性方面又迈上了一个新的台阶。通过社区的努力，Tesseract-OCR未来还将继续提供更强大的功能和更广泛的应用场景。

1. 样本图片准备 2. 打开 jTessBoxEditor ，选择 Tools -> Merge TIFF，打开对话框，选择训练样本所在文件夹，并选中所有要参与训练的样本图片 3 弹出保存对话框，还是选择在当前路径下保存，文件命名为ty.cp.exp6.tif 4. tesseract ty.cp.exp6.tif ty.cp.exp6 -l ty batch.nochop makebox 5. 打开 jTessBoxEditor ，点击 Box Editor -> Open ，打开步骤2中生成的ty.cp.exp6.tif ，会自动关联到 “ty.cp.exp6.box” 文件： 6. 使用echo命令创建字体特征文件 echo cp 0 0 0 0 0>font_properties. 输入内容 “cp 0 0 0 0 0” 7. 使用 tesseract 生成 ty.cp.exp6.tr 训练文件 在终端中执行以下命名： tesseract ty.cp.exp6.tif ty.cp.exp6 nobatch box.train 8. 生成字符集文件 在终端中执行以下命令： unicharset_extractor ty.cp.exp6.box 9. mftraining -F font_properties -U unicharset -O ty.unicharset ty.cp.exp6.tr 与 cntraining ty.cp.exp6.tr 生成之后手工修改 Clustering 过程生成的 4 个文件（inttemp、pffmtable、normproto、shapetable）的名称为 [lang].xxx。这里改为 ty.inttemp、ty.pffmtable、ty.normproto、ty.shapetable。 10. 合并数据文件 在终端中执行以下命令： combine_tessdata ty. tesseract b01.jpg result -l ty --psm 7

最新Tesseract 训练库，非常好用。 下载完成后,解压后，把需要的字库（如：chi_sim.traineddata）放到Tesseract-OCR目录中的tessdata目录下就可以使用了。具体使用，如果需要使用简体中文库，在第二个参数中设置lang="chi_sim"，python为例：text = pytesseract.image_to_string(Image.open(filename), lang="chi_sim")

tesseract-ocr语言包，这个是英文的语言包

https://github.com/tesseract-ocr/tessdata

OCR 中文包

tessdata简体汉字自己训练的包，针对楷体汉字库，使用tessdata ocr 4.0以上训练是用得Tesseract-OCR 5.0 windows 10 64位系统

语言训练库，放在这里备份自己用。设置了低积分，大家要用的可用方便下载。50积分实在是太贵了。自用是用作tess4j进行验证码识别使用的。

tesseract4.0版本全语言包合集。tessdata全语言包合集。官方github因为限制原因，访问慢，下载慢，故我把所有的语言包都整合到一起了，压缩包形式提供给大家，包括简体中文、英文等等官方提供的全语言。