參考文檔：
http://my.oschina.net/lixinspace/blog/60124
http://blog.csdn.net/shuzui1985/article/details/8188993
https://code.google.com/p/tesseract-ocr/
http://blog.csdn.net/firehood_/article/details/8433077
http://blog.csdn.net/marvinhong/article/details/8459591
用tesseract進行簡單的驗證碼識別是可行的，但是其默認的識別文件效果並不理想，所以需要針對你識別的目標專門進行訓練，然後使用訓練結果進行識別，識別率會大大提高的。
1，linux下安裝tesseract
下載tesseract-ocr：https://tesseract-ocr.googlecode.com/files/tesseract-ocr-3.02.02.tar.gz
下載leptonica（tesseract依賴於它）：http://www.leptonica.com/source/leptonica-1.70.tar.gz
下載eng語言識別文件：https://tesseract-ocr.googlecode.com/files/tesseract-ocr-3.02.eng.tar.gz
先安裝leptonica：
$gunzip leptonica-1.70.tar.gz
$tar xvf leptonica-1.70.tar
$./configure
$make
$sudo make install再安裝tesseract-ocr：
$gunzip leptonica-1.70.tar.gz
$tar xvf leptonica-1.70.tar
$./autogen.sh
$./configure
$make
$sudo make install最後將tesseract-ocr-3.02.eng.tar.gz拷貝到/usr/local/share/tessdata下：
#cp tesseract-ocr-3.02.eng.tar.gz /usr/local/share/tessdata
#cd /usr/local/share/tessdata
#gunzip tesseract-ocr-3.02.eng.tar.gz
#tar xvf tesseract-ocr-3.02.eng.tar
#mv tesseract-ocr/tessdata/* .找一張圖片來看看識別結果：
$tesseract 1.bmp out -l eng -psm 7這裏out爲輸出識別的結果文件，會自動加上後綴.txt，-l指定識別的字體文件，這裏是eng英文數字，對應/usr/local/share/tessdata/eng.traineddata，-psm表示單行文本識別（還有很多類型，具體看幫助吧），可以看到識別的結果很不理想。
2，訓練tesseract-ocr
由於訓練的軟件要求使用tif格式的文件，但是我安裝的linux版本不支持tif的識別，只支持bmp圖片，所以先安裝一個windows版本的tesseract-ocr，而且我的系統中發現3.0.2版本的在mftraining這一步要出錯，所以採用了3.0.1版本的，下載地址：http://tesseract-ocr.googlecode.com/files/tesseract-ocr-3.01-win32-portable.zip
這個下載下來之後，不需要安裝，直接解壓就可以使用，不過要在系統PATH變量中增加路徑，還要增加環境變量TESSDATA_PREFIX，這個環境變量是tesseract的解壓路徑，但後面一定要加上“\”。
訓練步驟：
1，準備一些需要識別的目標圖片，應該能夠覆蓋所有需要識別的字符
2，然後轉化爲tif格式，可以使用imagemagick的convert命令
3，合併多個tif文件爲一個，這裏需要用到一個軟件：
http://jaist.dl.sourceforge.net/project/vietocr/jTessBoxEditor/jTessBoxEditor-1.0.zip
解壓之後運行：jTessBoxEditor.jar
4，打開“Tools－>Merge TIFF...”，選擇多個tif文件，保存爲name.tif，所有下面的“name”，就是你所取的識別引擎文件的名字，可以改成你自己的。
5，Make Box Files。在namt.tif所在的目錄下打開一個命令行，輸入：
tesseract.exe name.tif name batch.nochop makebox來生成一個box文件，該文件記錄了tesseract識別出來的每一個字和其位置座標。
6，使用jTessBoxEditor打開name.tif文件，需要記住的是第2步生成的name.box要和這個name.tif文件同在一個目錄下。逐個校正文字，後保存。
7，Run Tesseract for Training。輸入命令：
tesseract.exe name.tif name nobatch box.train8，Compute the Character Set。輸入命令：
unicharset_extractor.exe name.box9，新建文件“font_properties”，並且輸入文本 :
name 0 0 0 0 0大致意思就是說name這個語言的字體爲普通字體。
並執行命令：
mftraining.exe -F font_properties -U unicharset name.tr我使用3.0.2版本就是執行這一步時有問題，所以改成3.0.1版本的。
10，Clustering。輸入命令：
cntraining.exe name.tr11，此時，在目錄下應該生成若干個文件了，把unicharset, inttemp, normproto, pfftable這四個文件加上前綴“name.”。然後輸入命令：
combine_tessdata.exe name.會顯示一個結果如：
Combining tessdata files
TessdataManager combined tesseract data files.
Offset for type 0 is -1
Offset for type 1 is 108
Offset for type 2 is -1
Offset for type 3 is 1660
Offset for type 4 is 327545
Offset for type 5 is 327781
Offset for type 6 is -1
Offset for type 7 is -1
Offset for type 8 is -1
Offset for type 9 is -1
Offset for type 10 is -1
Offset for type 11 is -1
Offset for type 12 is –1必須確定的是第2、4、5、6行的數據不是-1，那麼一個新的字典就算生成了。
此時目錄下“name.traineddata”的文件拷貝到tesseract程序目錄下的“tessdata”目錄。
以後就可以使用該該字典來識別了，例如：
tesseract.exe test.jpg out –l name -psm 7將生成的文件name.traineddata拷貝到linux相應的目錄下，一樣可以使用，整個訓練過程最麻煩的就是使用jTessBoxEditor進行文字的校正，需要非常耐心，這樣識別結果就會大大提高。