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我有非常高分辨率的工程图/电路图,其中包含许多不同区域的文本。目的是从此类图像中提取文本。
我正在使用 pytesseract 来完成此任务。直接应用 pytesseract 是不可能的,因为在这种情况下,来自不同区域的文本会在输出中变得困惑。因此,我识别包含文本的不同边界框,然后迭代地将这些区域传递给 pytesseract。边界框逻辑工作正常,但有时我没有从裁剪图像或仅得到部分文本中得到任何文本。如果裁剪后的图像分辨率低或模糊,我会理解,但事实并非如此。请查看随附的几个示例。
图片 1
图片2
这是我获取文本的代码:
source_img_simple = cv2.imread('image_name.tif')
source_img_simple_gray = cv2.cvtColor(source_img_simple, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_text = pytesseract.image_to_string(source_img_simple_gray)
# Export the text file
with open('Output_OCR.txt', 'w') as text:
text.write(img_text)
第一张图像的实际结果 - 无输出(空白文本文件)对于第二张图片 - 部分文本(所有杂项管道和连接尺寸)我想知道如何提高 OCR 的质量。如果需要的话,我也愿意使用任何其他工具(除了 pytesseract 之外)。但不能使用 API(Google、AWS 等),因为这是一个限制。注意:我已经阅读了以下帖子,它与我的案例不重复,因为我的白色背景上有黑色文本:
最佳答案
由于您的图像看起来已经很干净,因此不需要进行预处理。一种简单的方法是在将图像放入 Pytesseract 之前对其进行阈值和高斯模糊以平滑图像。这是简单处理后的结果以及 Pytesseract 的输出
- SYSTEM CODE IS 3CAB, EXCEPT AS INDICATED.
对于第二张图片
- ALL MISCELLANEOUS PIPING AND CONNECTION SIZES SHALL BE 1 INCH. EXCEPT AS INDICATED.
我们使用 --psm 6
配置标志,因为我们希望将图像视为单个统一的文本 block 。这里有一些额外的 configuration flags这可能有用
代码
import cv2
import pytesseract
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe"
image = cv2.imread('2.jpg',0)
thresh = cv2.threshold(image, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
result = cv2.GaussianBlur(thresh, (5,5), 0)
result = 255 - result
data = pytesseract.image_to_string(result, lang='eng',config='--psm 6')
print(data)
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey()
关于python - Pytesseract 有时无法在完全清晰的图像上工作,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57719983/
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