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IronOCR
ハウツー
フォントトレーニング
C# Custom Font Training for Tesseract 5 (for Windows Users)
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English
Tesseract 5のカスタムフォントトレーニングを活用し、デフォルトでは十分にサポートされていない特定のフォントやフォントスタイルを使用する際のOCRエンジンの精度と認識能力を向上させる。
このプロセスでは、フォントサンプルや対応するテキストなどの学習データをTesseractに提供し、カスタムフォントの特定の特性やパターンを学習させます。
クイックスタート: C#で.traineddataフォントファイルを使用する 。
カスタムトレーニングされたTesseractフォントファイルをIronOCRで使用する方法をご紹介します。 特殊なフォントや装飾的なフォントの正確なOCRを迅速に行うのに最適です。
Install IronOCR with NuGet Package Manager
Copy and run this code snippet.
var ocr = new IronOcr.IronTesseract();
ocr.UseCustomTesseractLanguageFile("path/to/YourCustomFont.traineddata");
string text = ocr.Read(new IronOcr.OcrInput("image-with-special-font.png")).Text;
Deploy to test on your live environment
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（英語
最小限のワークフロー (5 つのステップ)
TesseractでカスタムフォントをトレーニングするためのC#ライブラリをダウンロードする 。
トレーニングに使用する対象のフォントファイルを準備する 。
記事で指定されている手順に従う 。
よく遭遇するエラーの解決策を含む 。
さらに使用するために学習したデータファイルをエクスポートする 。
ステップ2: WSL2とUbuntuのインストールとセットアップ/usr/share/fonts
/usr/local/share/fonts
fonts
~/.fonts
```
これを`/etc/fonts`にコピーしてください：
```bash
cp fonts.conf /etc/fonts
```
さらに、`split_training_text.py`を更新してください：
```python
fontconf_dir = '/etc/fonts'
```
### 注意: トレーニング (.box と .tif) ファイルの数
現在のトレーニングファイル数は100に設定されています。`split_training_text.py`で変更できます。
[トレーニングファイルの数を設定する](/static-assets/ocr/how-to/ocr-custom-font-training/number_of_trainfile.png)。
## ステップ11: `eng.traineddata`をダウンロードします。
[リポジトリ](https://github.com/tesseract-ocr/tessdata_best)から`eng.traineddata`をダウンロードし、`tesseract_tutorial/tesseract/tessdata`に配置してください。
## ステップ12: カスタムフォントの作成 `.traineddata`
`tesstrain`フォルダに移動し、WSL2で以下のコマンドを使用してください：
```bash
TESSDATA_PREFIX=../tesseract/tessdata make training MODEL_NAME=AMGDT START_MODEL=eng TESSDATA=../tesseract/tessdata MAX_ITERATIONS=100
```
- `MODEL_NAME`はカスタムフォント名です。
- `START_MODEL`はオリジナルの`.traineddata`リファレンスです。
- `MAX_ITERATIONS`は反復回数を定義します（反復回数が多いほど、`.traineddata`の精度が向上します）。
### トラブルシューティング：Makefile の "Failed to Read Data" (データの読み込みに失敗しました)トラブルシューティング：「スクリプト Unicharset の読み込みに失敗しました。
`Latin.unicharset`を`tesstrain/data/langdata`フォルダに挿入してください。 `Latin.unicharset` は [here](https://github.com/tesseract-ocr/langdata_lstm) にあります。
## ステップ13: 作成された`.traineddata`の正確性を検証する。
1000個の`.box`と`.tif`ファイルと3000回の繰り返し学習により、出力`.traineddata`（AMGDT.traineddata）は約5.77の最小学習エラー率（BCER）を達成しました。
[トレーニングデータの精度](/static-assets/ocr/how-to/ocr-custom-font-training/traineddata_accuracy.png)。
さらなる読み物や参考文献については、チュートリアルを参照してください：[YouTube ビデオ](https://www.youtube.com/watch?v=KE4xEzFGSU8)をご覧ください。
よくある質問
C#を使ってTesseractでカスタムフォントをトレーニングするには、まずIronOCRをダウンロードし、フォントファイルを準備し、WSL2とUbuntuを使ってLinux環境をセットアップする必要があります。TesseractのカスタムフォントトレーニングはLinuxでのみサポートされています。
WSL2を使用してWindowsでTesseract 5をインストールするには、Ubuntuをセットアップして、sudo apt install tesseract-ocrとsudo apt install libtesseract-devというコマンドを使用してインストールを完了する必要があります。
「アクセス拒否」エラーに直面した場合、フォントファイルを必要なディレクトリにコピーするためにルートアクセスを持つコマンドラインを使用して許可の問題を回避します。
TesseractでカスタムフォントトレーニングにLinux環境が必要な理由は、トレーニングツールがUnix系システムで実行するように設計されており、WSL2を使用してWindows上でこの環境をエミュレートできるためです。
「フォントの警告」エラーを解決するには、フォントディレクトリのパスをfonts.confファイルに追加し、それが/etc/fontsディレクトリにコピーされていることを確認する必要があります。
'tesstrain'リポジトリは、カスタムフォントトレーニングに必要な.traineddataファイルを作成するために使用され、このプロセスに必要なスクリプトとMakefileを提供しています。
「スクリプトUnicharsetの読み込みに失敗しました」エラーを修正するには、Latin.unicharsetをtesstrain/data/langdataフォルダに挿入して、必要な文字セットが利用可能であることを確認する必要があります。
トレーニングエラー率（BCERとして知られる）を確認し、十分な反復とトレーニングファイルの調整の後にそれが最小であることを確認することで、カスタムトレーニングデータの精度を検証できます。
ソフトウェアエンジニア
ソフトウェアエンジニアになる前に、Kannapatは北海道大学で環境資源の博士号を修了しました。博士号を追求する間に、彼はバイオプロダクションエンジニアリング学科の一部である車両ロボティクスラボラトリーのメンバーになりました。2022年には、C#のスキルを活用してIron Softwareのエンジニアリングチームに参加し、IronPDFに注力しています。Kannapatは、IronPDFの多くのコードを執筆している開発者から直接学んでいるため、この仕事を大切にしています。同僚から学びながら、Iron Softwareでの働く社会的側面も楽しんでいます。コードやドキュメントを書いていない時は、KannapatはPS5でゲームをしたり、『The Last of Us』を再視聴したりしていることが多いです。
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File: /var/www/ironpdf.com/application/libraries/Render.php
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File: /var/www/ironpdf.com/application/libraries/Render.php
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File: /var/www/ironpdf.com/index.php
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Line Number: 85
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