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Tesseract OCR数字分类结果不佳

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我正在进行图像分类任务，我正在使用Tesseract OCR进行数字分类 .

我的主要问题是从单个数字的OCR收到非常糟糕的结果 .

在网上阅读了很多关于提高Tesseract性能的内容之后，我使用以下一般方案使用OpenCV预处理图像：

  • 寻找轮廓

  • 边界框

  • 裁剪到方框以获得个位数

  • 阈值来获取二进制图像

  • 通过添加白色背景填充图像

  • 模糊 .

我得到的东西我很满意，例如：

我用以下方式调用Tesseract，强调我期待一个数字：

tesseract input.jpg output.txt - psm 10 digits

我认为Tesseract肯定会正确识别它，但它会返回“ . ” .

有没有人有进一步改进的想法？我猜我可以训练Tesseract这个特定的字体，但因为我会处理不同的字体，我希望有更好的方法 .

python opencv classification ocr tesseract

2 回答

  • 1

    什么版本的Tesseract？它对我有用（注意：' - '和'psm'之间不应该有空格） .

    $ tesseract ~/Downloads/6digit.jpg stdout -psm 10 digits
6

$ tesseract -v
tesseract 3.05.00dev
 leptonica-1.71
  libgif 4.2.3 : libjpeg 9a : libpng 1.6.21 : libtiff 4.0.6 : zlib 1.2.8 : libwebp 0.5.0 : libopenjp2 2.1.0
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  • 0

    根据@micka的评论，我最终做的是将所有单个字符组装回一个图像，然后将该图像发送到OCR . 由于某些原因，我仍然不清楚，它确实改善了结果 .

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