Das Projekt ocropy, die Python-Implementierung von Tom Breuels OCRopus-Projekt, brachte neben Werkzeugen für die Text- und Strukturerkennung auch Werkzeuge für das Erstellen von Ground Truth und das Trainieren neuer Modelle mit sich. Mit diesen Werkzeugen und einigen Anpassungen lassen sich auch die auf ocropy basierenden Weiterentwicklungen Calamari und Kraken trainieren. Insbesondere für tesseract, die mit Abstand am meisten genutzte Open Source OCR, gab es bis 2018 kaum Dokumentation oder Tooling für das Training. Daher wurde im Rahmen von OCR-D <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">ocrd-train</hi> entwickelt, eine Makefile-basierte Lösung zum Trainieren von Tesseracts LSTM-Engine, das inzwischen unter dem Namen <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">tesstrain</hi> vom Tesseract-Entwicklerteam gepflegt und weiterentwickelt wird.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="10" target="ftn10" /> Die Aufrufe zum Training von Texterkennungsmodellen und insbesondere das Inventar an freien Parametern sind allerdings in hohem Maße engine-spezifisch, keineswegs trivial und erfordern zur optimalen Feinadjustierung manuelle Intervention. Daher entwickelt OCR-D seit 2019 das Werkzeug okralact,<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="11" target="ftn11" /> das über ein komfortables Webinterface und ein skalierbares Backend ein Training aller relevanter Open Source OCR-Engines mit einem einheitlichen Interface ermöglichen wird.