最近想利用python写一段识别穿越火线交易所各种道具价格的代码。命令行执行：
tesseract.exe grab.jpg result -l eng使用默认的Tesseract语言库总会识别成字母或者乱码，如下图：
于是参考https://blog.csdn.net/yasi_xi/article/details/8763385这篇帖子，训练了一个对游戏中数字识别度较高的样本库。
待识别的图像如下图中出售价格及我的CF点
python代码：
import win32con
import win32gui
import pytesseract
from PIL import ImageGrab
import time
def get_bin_table(threshold=105):
# 获取灰度转二值的映射table
table = []
for i in range(256):
if i < threshold:
table.append(0)
else:
table.append(1)
return table
def grab():
hwnd = win32gui.FindWindow(0, “Crossfire20170910_0000.bmp - 画图”) # 获取句柄
print(hwnd)
left, top, right, bottom = win32gui.GetWindowRect(hwnd)
print(left, top, right, bottom)
win32gui.ShowWindow(hwnd, win32con.SW_SHOWNORMAL)
win32gui.SetForegroundWindow(hwnd)
time.sleep(0.2)
img = ImageGrab.grab((870,478,913,495)) # 截图，获取需要识别的区域
img.show()
imggray = img.convert(‘L’) # 转化为灰度图
table = get_bin_table()
out = imggray.point(table, ‘1’)
#out.show()
text = pytesseract.image_to_string(out) # 使用简体中文解析图片则改为chi_sim
text = text.upper()
print(text)
# img.save('C:/Users/Ysx/PycharmProjects/ocr/out/%s.jpg' % text)
if name == ‘main’:
grab()
使用默认的语言库识别成功率不高，会识别为乱码或者字母。所以计划自己训练一个只能识别数字的准确语言库。
1.训练环境：首先安装jdk-10.0.1_windows-x64_bin.exe，它是java的运行环境。然后下载工具jTessBoxEditor，它是训练样本的工具。
2.样本图像：从CF截图如下图像（越多越好，不过总共也就10个数字）。
3.合并图像：运行jTessBoxEditor，菜单栏中Tools–Merge TIFF。在弹出的对话框中选择样本图像（按Shift选择多张），合并名为num.font.exp0.tif文件。
4.生成Box file文件：
命令行执行：
cd C:\Users\Ysx\PycharmProjects\ocr\train
tesseract.exe num.font.exp0.tif num.font.exp0 batch.nochop makebox* 生成num.font.exp0.box，BOX文件为Tessercat识别出的文字和其坐标。
5.文字校正：jTessBoxEditor工具打开num.font.exp0.tif，增加未识别的、修改识别错误的数字。
6.定义字体特征文件：（当前目录下新建记事本，输入font 0 0 0 0 0，存为font_properties，注意删除.txt后缀）
格式应为<fontname> <italic> <bold> <fixed> <serif> <fraktur>，取值1/0代表是否拥有对应属性。
7.生成语言文件：（当前目录下新建记事本，输入下列代码，存为1.bat）
rem 执行改批处理前先要目录下创建font_properties文件
echo Run Tesseract for Training…
tesseract.exe num.font.exp0.tif num.font.exp0 nobatch box.train
echo Compute the Character Set…
unicharset_extractor.exe num.font.exp0.box
mftraining -F font_properties -U unicharset -O num.unicharset num.font.exp0.tr
echo Clustering…
cntraining.exe num.font.exp0.tr
echo Rename Files…
rename normproto num.normproto
rename inttemp num.inttemp
rename pffmtable num.pffmtable
rename shapetable num.shapetable
echo Create Tessdata…
combine_tessdata.exe num.
双击1.bat执行，生成的num.traineddata存到对应的Tesseract-OCR\tessdata目录。
8.使用训练得到的num语言库：
命令行执行：
tesseract.exe grab.jpg result -l num原来不易识别的数字可以识别了，下一步就是做交易价格低于某值的时候自动操作购买道具的代码了。
Tesseract-OCR安装和pytesseract配置参考http://www.inimei.cn/archives/297.html
字库训练https://blog.csdn.net/a443475601/article/details/9854003