トップページ -> データベース関連技術 -> ナンバープレート認識 -> Tesseract OCR 5 の学習(Ubuntu 上)
[サイトマップへ], [サイト内検索へ]

Tesseract OCR 5 の学習(Ubuntu 上)

Tesseract OCR 5 の学習を行う。 ここでの学習は、次の通り.

手順は、次のページの記載による

https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/TrainingTesseract-4.00.html

新しいフォント、新しい文字を学習させたいときの基礎として説明している。 精度の向上のみが目的の場合は、より高い解像度の画像を使う、あるいは、 バージョン 5 でなく、安定版を使うほうがよい可能性がある。

ここでは、日本語テキストファイルを次のように設定している.

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99
-00 -01 -02 -03 -04 -05 -06 -07 -08 -09 -10 -11 -12 -13 -14 -15 -16 -17 -18 -19 -20 -21 -22 -23 -24 -25 -26 -27 -28 -29 -30 -31 -32 -33 -34 -35 -36 -37 -38 -39 -40 -41 -42 -43 -44 -45 -46 -47 -48 -49 -50 -51 -52 -53 -54 -55 -56 -57 -58 -59 -60 -61 -62 -63 -64 -65 -66 -67 -68 -69 -70 -71 -72 -73 -74 -75 -76 -77 -78 -79 -80 -81 -82 -83 -84 -85 -86 -87 -88 -89 -90 -91 -92 -93 -94 -95 -96 -97 -98 -99
00- 01- 02- 03- 04- 05- 06- 07- 08- 09- 10- 11- 12- 13- 14- 15- 16- 17- 18- 19- 20- 21- 22- 23- 24- 25- 26- 27- 28- 29- 30- 31- 32- 33- 34- 35- 36- 37- 38- 39- 40- 41- 42- 43- 44- 45- 46- 47- 48- 49- 50- 51- 52- 53- 54- 55- 56- 57- 58- 59- 60- 61- 62- 63- 64- 65- 66- 67- 68- 69- 70- 71- 72- 73- 74- 75- 76- 77- 78- 79- 80- 81- 82- 83- 84- 85- 86- 87- 88- 89- 90- 91- 92- 93- 94- 95- 96- 97- 98- 99
a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
・
さ す せ そ た ち つ て と な に ぬ ね の は ひ ふ ほ ま み む め も や ゆ よ ら り る ろ れ わ
あ い う え か き く け こ を 
いわき つくば とちぎ なにわ 愛媛 旭川 伊豆 一宮 宇都宮 越谷 奄美 横浜 岡崎 岡山 沖縄 下関 会津 岩手 岐阜 久留米 宮崎 宮城 京都 金沢 釧路 熊谷 熊本 群馬 郡山 広島 香川 高崎 高知 佐賀 佐世保 堺 札幌 三河 三重 山形 山口 山梨 滋賀 鹿児島 室蘭 秋田 習志野 春日井 春日部 所沢 庄内 松本 沼津 湘南 新潟 神戸 諏訪 水戸 杉並 世田谷 成田 盛岡 青森 静岡 石川 仙台 千葉 川越 川口 川崎 前橋 倉敷 相模 足立 袖ヶ浦 多摩 帯広 大宮 大阪 大分 筑豊 長岡 長崎 長野 鳥取 土浦 島根 徳島 奈良 那須 柏 函館 八王子 八戸 飛騨 尾張小牧 姫路 品川 浜松 富山 富士山 富士山 福井 福岡 福山 福島 平泉 豊橋 豊田 北九州 北見 名古屋 野田 鈴鹿 練馬 和歌山 和泉

学習に用いるフォント名を次のように設定している.

'Noto Sans CJK JP' 'Noto Serif CJK JP Bold' 'Noto Serif CJK JP Heavy' 'Noto Serif CJK JP Light' 'Noto Serif CJK JP Medium' 'Noto Serif CJK JP Semi-Bold' 'Noto Serif CJK JP Ultra-Light'

前準備

Tesseract OCR のインストール

Ubuntu での Tesseract OCR のインストール手順: 別のページで説明している.

Tesseract OCR のテスト実行

最初に、画像ファイルを用意し、テスト実行してみる

tesseract 2255.png outbase -l jpn
cat outbase.txt 

[image]

Tesseract OCR の学習手順(Ubuntu 上)

  1. 学習に用いる日本語ファイルの準備

    /usr/local/share/langdata/jpn/jpn.training_text を編集する。

    このとき、このファイルの文字コードが変わらないようにすること(ファイルの上書きコピーを行うと、文字コードが変わってしまっても気づきにくい。必ず確認すること)。

    エディタを管理者の権限で実行して編集する。

    ここでは、次のように編集したとして説明を続ける。

    00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99
    -00 -01 -02 -03 -04 -05 -06 -07 -08 -09 -10 -11 -12 -13 -14 -15 -16 -17 -18 -19 -20 -21 -22 -23 -24 -25 -26 -27 -28 -29 -30 -31 -32 -33 -34 -35 -36 -37 -38 -39 -40 -41 -42 -43 -44 -45 -46 -47 -48 -49 -50 -51 -52 -53 -54 -55 -56 -57 -58 -59 -60 -61 -62 -63 -64 -65 -66 -67 -68 -69 -70 -71 -72 -73 -74 -75 -76 -77 -78 -79 -80 -81 -82 -83 -84 -85 -86 -87 -88 -89 -90 -91 -92 -93 -94 -95 -96 -97 -98 -99
    00- 01- 02- 03- 04- 05- 06- 07- 08- 09- 10- 11- 12- 13- 14- 15- 16- 17- 18- 19- 20- 21- 22- 23- 24- 25- 26- 27- 28- 29- 30- 31- 32- 33- 34- 35- 36- 37- 38- 39- 40- 41- 42- 43- 44- 45- 46- 47- 48- 49- 50- 51- 52- 53- 54- 55- 56- 57- 58- 59- 60- 61- 62- 63- 64- 65- 66- 67- 68- 69- 70- 71- 72- 73- 74- 75- 76- 77- 78- 79- 80- 81- 82- 83- 84- 85- 86- 87- 88- 89- 90- 91- 92- 93- 94- 95- 96- 97- 98- 99
    a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
    ・
    さ す せ そ た ち つ て と な に ぬ ね の は ひ ふ ほ ま み む め も や ゆ よ ら り る ろ れ わ
    あ い う え か き く け こ を 
    いわき つくば とちぎ なにわ 愛媛 旭川 伊豆 一宮 宇都宮 越谷 奄美 横浜 岡崎 岡山 沖縄 下関 会津 岩手 岐阜 久留米 宮崎 宮城 京都 金沢 釧路 熊谷 熊本 群馬 郡山 広島 香川 高崎 高知 佐賀 佐世保 堺 札幌 三河 三重 山形 山口 山梨 滋賀 鹿児島 室蘭 秋田 習志野 春日井 春日部 所沢 庄内 松本 沼津 湘南 新潟 神戸 諏訪 水戸 杉並 世田谷 成田 盛岡 青森 静岡 石川 仙台 千葉 川越 川口 川崎 前橋 倉敷 相模 足立 袖ヶ浦 多摩 帯広 大宮 大阪 大分 筑豊 長岡 長崎 長野 鳥取 土浦 島根 徳島 奈良 那須 柏 函館 八王子 八戸 飛騨 尾張小牧 姫路 品川 浜松 富山 富士山 富士山 福井 福岡 福山 福島 平泉 豊橋 豊田 北九州 北見 名古屋 野田 鈴鹿 練馬 和歌山 和泉
    

    [image]
  2. 検証に用いる日本語ファイルの準備

    /usr/local/share/langdata/jpn/jpn.eval_text を編集する。

    このとき、このファイルの文字コードは、 /usr/local/share/langdata/jpn/jpn.eval_text と同じにすること.

    エディタを管理者の権限で実行して編集する。

    ここでは、次のように編集したとして説明を続ける。

    000 001 002 003 004 005 006 007 008 009 010 011 012 013 014 015 016 017 018 019 020 021 022 023 024 025 026 027 028 029 030 031 032 033 034 035 036 037 038 039 040 041 042 043 044 045 046 047 048 049 050 051 052 053 054 055 056 057 058 059 060 061 062 063 064 065 066 067 068 069 070 071 072 073 074 075 076 077 078 079 080 081 082 083 084 085 086 087 088 089 090 091 092 093 094 095 096 097 098 099
    あいうえお
    

    [image]
  3. フォントのインストール

    「text2image --list_available_fonts --fonts_dir /usr/share/fonts 」は,インストールされたフォントの確認のため.

    sudo apt -y install fonts-takao
    sudo fc-cache -fv
    text2image --list_available_fonts --fonts_dir /usr/share/fonts 
    
  4. /usr/local/bin/language-specific.sh の書き換え

    変更前

    JPN_FONTS=( \
        "TakaoExGothic" \
        "TakaoExMincho" \
        "TakaoGothic" \
        "TakaoMincho" \
        "TakaoPGothic" \
        "TakaoPMincho" \
        "VL Gothic" \
        "VL PGothic" \
        "Noto Sans Japanese Bold" \
        "Noto Sans Japanese Light" \
        )
    

    変更後

    JPN_FONTS=( \
        "Takao Pゴシック" \
        "Takao P明朝" \
        "Takaoゴシック" \
        "Takao明朝" \
        "Noto Sans CJK JP Bold" \
        "Noto Sans CJK JP Light" \
        )
    
  5. 学習データの生成、訓練データの生成(tesstrain.sh を使用)

    終了までしばらく待つ.(学習に用いる日本語ファイルが長いなどの場合は、かなりの時間がかかる)

    「--linedata_only 」は、LSTM での学習のための設定

    「--fontlist 」のところには、日本語フォント名を書く。ここでは、Ubuntu 20.04 を想定して、Ubuntu 20.04 の一般的な日本語フォント名を書いている。日本語フォント名は、「text2image --list_available_fonts --fonts_dir /usr/share/fonts」で調べることができる。

    rm -rf /tmp/jpntrain
    rm -rf /tmp/jpneval
    tesstrain.sh --fonts_dir /usr/share/fonts --lang jpn --linedata_only \
      --noextract_font_properties --langdata_dir /usr/local/share/langdata \
      --tessdata_dir /usr/local/share/tessdata --output_dir /tmp/jpntrain \
      --training_text /usr/local/share/langdata/jpn/jpn.training_text \
      --fontlist 'Noto Sans CJK JP' 'Noto Serif CJK JP Bold' 'Noto Serif CJK JP Heavy' 'Noto Serif CJK JP Light' 'Noto Serif CJK JP Medium' 'Noto Serif CJK JP Semi-Bold' 'Noto Serif CJK JP Ultra-Light'
    tesstrain.sh --fonts_dir /usr/share/fonts --lang jpn --linedata_only \
      --noextract_font_properties --langdata_dir /usr/local/share/langdata \
      --tessdata_dir /usr/local/share/tessdata --output_dir /tmp/jpneval \
      --training_text /usr/local/share/langdata/jpn/jpn.eval_text \
      --fontlist 'Noto Sans CJK JP' 'Noto Serif CJK JP Bold' 'Noto Serif CJK JP Heavy' 'Noto Serif CJK JP Light' 'Noto Serif CJK JP Medium' 'Noto Serif CJK JP Semi-Bold' 'Noto Serif CJK JP Ultra-Light'
    

    [image]
    (以下省略)
  6. 終了の確認

    エラーメッセージが出ていないこと

    [image]
  7. ファイルができるので確認
    ls -al /tmp/jpntrain
    ls -al /tmp/jpntrain/jpn
    ls -al /tmp/jpneval
    ls -al /tmp/jpneval/jpn
    

    [image]
  8. Fine Tuning の実行

    まず、コマンドで、配布・公開されている jpn.traineddata のファイルから、モデルのファイルを生成

    combine_tessdata -e /usr/local/share/tessdata/jpn.traineddata /tmp/jpntrain/jpn.lstm
    

    [image]

    いま生成したモデルのファイルを、先ほど生成した学習データを使って FineTuning する.

    「--max_iterations 400」は、過剰な学習の抑止のための設定。

    終了までしばらく待つ.

    cd
    rm lstmtrain*
    lstmtraining --model_output lstmtrain \
      --continue_from /tmp/jpntrain/jpn.lstm \
      --traineddata /usr/local/share/tessdata/jpn.traineddata \
      --train_listfile /tmp/jpntrain/jpn.training_files.txt \
      --max_iterations 400
    

    [image]
  9. 終了の確認

    エラーメッセージが出ていないこと.

    [image]
  10. 検証の実施
    lstmeval --model lstmtrain_checkpoint \
      --traineddata /usr/local/share/tessdata/jpn.traineddata \
      --eval_listfile /tmp/jpntrain/jpn.training_files.txt 
    lstmeval --model lstmtrain_checkpoint \
      --traineddata /usr/local/share/tessdata/jpn.traineddata \
      --eval_listfile /tmp/jpneval/jpn.training_files.txt 
    

    [image]

    [image]
  11. モデルのファイルを生成、所定の場所にコピー
    cd
    lstmtraining --stop_training \
      --continue_from lstmtrain_checkpoint \
      --traineddata /usr/local/share/tessdata/jpn.traineddata \
      --train_listfile /tmp/jpntrain/jpn.training_files.txt \
      --model_output jpn.traineddata
    sudo cp /usr/local/share/tessdata/jpn.traineddata /usr/local/share/tessdata/jpn.traineddata.$$ 
    sudo cp jpn.traineddata /usr/local/share/tessdata/jpn.traineddata
    

    [image]

  12. テスト実行し、動作確認
    tesseract 2255.png outbase -l jpn
    cat outbase.txt 
    

    [image]

本サイトは金子邦彦研究室のWebページです.サイトマップは,サイトマップのページをご覧下さい. 本サイト内の検索は,サイト内検索のページをご利用下さい.

問い合わせ先: 金子邦彦(かねこ くにひこ) [image]