文字识别技术是为了将光学字符转变为计算机能够识别的文本字符,使得计算机能够对识别出的文字信息进行更深层次的操作,让人们的生活和工作更加便捷化和智能化。随着OCR技术的迅速发展,有关文字识别的软件层出不穷,应用于金融行业、汽车行业和快递业务等多个领域,但由于中文字符拥有庞大的字符集,其字型结构也较为复杂,因此中文字符的识别技术更加困难。开源引擎Tesseract不仅支持多种字符的识别,还可根据不同的特征选取不同的特征方法对其进行特征提取,在Tesseract 4.0以上的版本中集成了LSTM技术,不仅加快了Tesseract引擎训练复杂语言的速度,还明显提高了系统的识别率。因此,研究基于Tesseract引擎的文字识别系统,具有一定重要意义。本文通过分析Tesseract引擎原理和神经网络的相关技术,设计了一个功能结构完整且具有一定实用价值的文字识别系统。所设计的文字识别系统主要分为图像处理和字符识别两大部分,图像处理部分是对输入的文字图像进行预处理,去除图像中非字符特征信息的干扰以及倾斜量的影响,该部分主要利用Cx Image图像处理库完成了图像的二值化、去噪和归一化等基本功能,并且实现了一种基于文本行的倾斜检测算法来处理倾斜的文本图像。文字识别部分主要研究了Tesseract引擎的算法和组成原理,依据Tesseract引擎的训练流程完成了自定义字符库的训练,对Tesseract引擎中的神经网络识别部分进行相应的优化,加入注意力机制以增强网络对长序列字符图像的学习能力,并对优化前和优化后的系统分别进行了测试,通过分析测试结果可知加入注意力机制后的系统能够明显提升系统的识别效率。最后利用MFC应用程序框架将图像处理模块和Tesseract识别模块进行了封装,设计了文字识别系统的可视化界面,实现了文字识别的整个操作流程,并对可视化界面中各模块进行了严格的功能测试,测试结果表明基于Tesseract的文字识别系统能够满足本文的需求,且具有良好的稳定性和实用性。