2016年11月，Jeroen Ooms在CRAN发布了tesseract包，实现了R语言对简单图片的文本提取、分析功能。
利用开源OCR引擎进行图片处理，目前可以识别超过100种语言，R语言可以借助tesseract调用OCR引擎进行相应操作。
从图像中提取文本时，需要提前安装训练数据（地址：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata），系统默认为英语训练数据。在使用过程中，最好使用高对比度、低噪声、水平格式文本的图片。
一．核心函数介绍
1. ocr(image, engine = tesseract("eng"))
2. tesseract(language = NULL, datapath = NULL, options = NULL,cache = TRUE)
参数：
image 图片文件路径，支持png、tiff、jpeg等格式
engine tesseract引擎，通过函数tesseract()来创建
language 训练数据的语言字符简写，默认为英语（eng）
datapath 训练数据的路径，模型为系统库
options tesseract引擎的相关参数，默认为NULL，可查看文档
cache 可以使用训练数据的缓存版本，默认为TRUE
3.tesseract_download(lang, datapath = NULL, progress = TRUE) #下载训练数据
4.tesseract_info() #查看训练数据路径、可使用数据的语言格式、当前版本
参数：
lang 训练数据的语言格式简写，比如英语就是eng，可查看tessdata repository.
datapath 训练数据下载路径地址
progress 下载中，是否要输出下载进程，默认为输出
二．案例演示
1.环境配置
install.packages('tesseract')
library('tesseract')
setwd('e:/tess') # 设定工作路径
2.利用tesseract包提取英文文本
tesseract_info() #查看当前可用语言格式
text_1<-ocr('e:/tess/eng_1.jpg', engine = tesseract("eng"))
cat(text_1) #输出结果
3. 利用tesseract包提取中文文本
tesseract_info() #先查看是否有中文训练数据，如果没有，需要下载安装
tesseract_download("chi_tra")
tesseract_download("chi_sim") #chi_sim和chi_tra均是中文训练数据
text<-ocr('e:/tess/chi_1.jpg', engine = tesseract("chi_sim"))
4. 批量提取图片文本内容
temp<-list.files(pattern='*.jpg') #处理默认路径下jpg格式图片
text<-ocr(temp, engine = tesseract("chi_tra"))
cat(text)
注释：在使用图片批量处理方法时，需要图片格式一致！
三．文章小结
目前R软件通过tesseract包调用OCR引擎提取图片文本信息，对图片文本格式、噪声、对比度要求比较高，同时在多种语言（简体中文、英文等）混合时，提取准确度比较低，目前可以借助tesseract包实现简单图片的文本提取，同时结合jiebaR包、tm包进行文本分析与挖掘。
Github：https://github.com/tesseract-ocr
