computer-vision - tesseract - 如何处理字符分隔符

Question

如何以正确的方式处理使用 tesseract（预处理或通过特殊的 tesseract 配置）识别字符分隔符内的文本，尤其是梳状类型（第 3 张图像），如下面的这三个图像：

https://i.stack.imgur.com/Jb5Qd.png
https://i.stack.imgur.com/GhzCa.png
https://i.stack.imgur.com/rI4c1.png

1）我尝试执行OCR的具体图像如下所示。 图像清晰、分辨率高且无噪点。如果我将此图像直接输入 tesseract（尝试了几乎所有页面段模式），则输出如下：

1
11, 9;9j1 | 0,7 4142 |

正如所观察到的，这些数字是正确的 OCRed，并作为提取文本的子集出现。但是，分隔符也被识别为“1”、“”、“7”、“4”、“|”。预期输出为 1992 07 12。

2）我是图像识别的新手。图像预处理是 OCR 之前的重要步骤。我已经尝试从左侧、底部和右侧填充以删除字符分隔符。这个概念取自这里：https ://www.learnopencv.com/filling-holes-in-an-image-using-opencv-python-c/ ://www.learnopencv.com/filling-holes-in-an-image-using-opencv-python-c/ 虽然此解决方案适用于此特定图像，但绝对不是通用的解决方案。由于这些字符分隔符在许多形式中都很常见，因此必须有一种提取文本的好方法。

3）我试过谷歌搜索，在结果的前 10 页中找不到任何可靠的东西（在不相关的主题上有很多噪音）。我的搜索词是“tesseract 字符分隔符”。糟糕的结果可能是由于搜索词的选择不当，这与 CV 社区使用的不同。

4）我试过abbyy Finereader，文本识别没有问题。但是，此应用程序是付费和封闭源代码的。

标签： computer-visionocrtesseractpython-tesseract

Answer 1

有很多方法可以解决您的问题。例如，如果形成单元格的线是连接的 - 您可以使用 opencv 过滤大型连接组件。

gray = cv2.imread('path_to_your/image.png', 0)
_, blackAndWhite = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

nlabels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(blackAndWhite, None, None, None, 8, cv2.CV_32S)
sizes = stats[1:, -1]
img2 = np.zeros((labels.shape), np.uint8)

for i in range(0, nlabels - 1):
    if sizes[i] <= 5000:   #CHANGE THIS VALUE TO CHANGE THRESHOLD.
        img2[labels == i + 1] = 255

res = cv2.bitwise_not(img2)

cv2.imshow('res.png', res)
cv2.waitKey(0)

其他方法包括但不限于通过寻找轮廓或进行形态学操作来检测字母，使用启发式方法，例如字母应该在同一行，等等......