同tesseract OCR识别对图片有要求一样，在训练新的字符集或新的字体时，对图片也有一定要求，符合要求的图片，能大大提高训练的效率。

在图像处理方面，去除噪声，使训练的字符图片尽量连贯、清晰。

其他方面，通常的要求如下：

1. 在一幅图片内，字体统一，决不能将多种字体混合出现在一幅训练图片内；如果不是通过扫描文本获取的字符图片，这个条件很容易被忽视。

2.  理想条件下，同种字体的字符图片集中到一幅大的训练图片中，在同一页内；

3. 要保留一定的字符间距与行间距；

4. 字符高度（大小），只要满足高度最小条件即可，对于小写字符x，其高度要至少大于10个像素；

5. 对于非字母字符，如!@#$%^&(),.{}<>/?，不要集中在一起出现，原因是这样不利于tesseract找出 文本行基线baseline，不利于文本高度及大小的检测，baseline检测是tesseract engine的第一步；

6. 一般每个字符需要10个样本，高频常见字符至少20个样本，不常见字符需要5个样本；

7. 对于同种字体，多页训练图片，可以在训练中，件用相同的方式合并tr文件和box文件，两类文件内的字符次序要相同，利于提高训练效果。

在获取训练字符图片方面，不一定非要从待识别图片中收集，可以利用word字符集找到对应字体，打印，扫描，获取训练图片，简单、方便。这个根据实际情况来应用。

tesseract中有这样一句话：

but note that there is no incremental training mode that allows you to add new training data to existing sets. 

大意是，没有增量训练的方式，把新的训练数据加入现有的数据集。

有的提出，通过使用多个训练库联合使用，如参数 -l 之后 tesseract input.tif output -l eng+newfont , 其效果待测试。

}

//--------------------------------------
2.下面代码有什么问题?
Void test2()
{
  char string[10], str1[10];
  for(i=0; i<10;i++)
  {
     str1[i] ='a';
  }
  strcpy(string, str1);
}

//--------------------------------------
//3.下面代码有什么问题?
Void test3(char* str1)
{
  char string[10];
  if(strlen(str1)<=10)
  {
    strcpy(string, str1);
  }
}

//上面几个问题都是数组越界
//strcpy拷贝的结束标志是查找字符串中的/0 因此如果字符串中没有遇到/0的话 会一直复制，直到遇到/0,上面的123都因此产生越界的情况
 
//建议使用 strncpy 和 memcpy