例如，此圖像返回 Sieteary ear雖然此圖像返回正確答案兩個(gè)圖像之間的唯一區(qū)別是高度為 2 個(gè)像素。我嘗試過應(yīng)用一些閾值，但似乎沒有幫助......from PIL import Imageimport pytesseractpytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe"image = Image.open(path)print(pytesseract.image_to_string(image,))
1 回答
嚕嚕噠
TA貢獻(xiàn)1784條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊
您可以使用 OpenCV 執(zhí)行一些預(yù)處理。這個(gè)想法是用 imutils 放大圖像，使用 Otsu 的閾值獲得二值圖像，然后添加輕微的高斯模糊。為了獲得最佳檢測(cè)效果，圖像的格式應(yīng)該是，要檢測(cè)的文本為黑色，背景為白色。這是兩張圖片的預(yù)處理結(jié)果：
之前->之后
兩個(gè)圖像的 Pytesseract 輸出結(jié)果是相同的
BigBootyHunter2
代碼
代碼
import cv2
import pytesseract
import imutils
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe"
image = cv2.imread('1.jpg')
image = imutils.resize(image, width=500)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]
thresh = cv2.GaussianBlur(thresh, (3,3), 0)
data = pytesseract.image_to_string(thresh,,config='--psm 6')
print(data)
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.waitKey()
添加回答
舉報(bào)
0/150
提交
取消