r - 将图像转换为黑白以在 R 中进行图像识别

Question

我正在尝试获得一些自动文本识别的经验，并且我正在使用tesseract包对某些图像(即我拍摄的一些屏幕截图)执行ocr 。

为了提高程序识别下图中价格的性能，我使用 ma​​gick 包通过增加图像的对比度对图像进行了一些预处理通过改变亮度和饱和度参数来获得图像。

但是，我认为通过转换为黑白图像可以进一步提高性能。

如何在R中有效地实现这一点？

原始图像

预处理后

Answer 1

您可以使用 magick::image_quantize 转换色彩空间:

library(magick)
#> Linking to ImageMagick 6.9.9.25
#> Enabled features: cairo, fontconfig, freetype, fftw, lcms, pango, rsvg, webp
#> Disabled features: ghostscript, x11

i <- image_read('/image/nn9k0.png')

i

i %>% image_quantize(colorspace = 'gray')

根据您所需的图像结构，您还可以使用 image_convert 来执行相同的操作:

i %>% image_convert(colorspace = 'gray')
# or
i %>% image_convert(type = 'Grayscale')

或转换为纯黑白(不是灰度)，

i %>% image_convert(type = 'Bilevel')

在这种情况下返回带有椒盐噪声的图像，这可能有用也可能没用。

但是请注意，虽然这对于 OCR 来说可能是一个很好的做法，但通过网络抓取来获取这些数据会简单得多，例如与 rvest如果允许的话(大概同样的问题也适用于抓取这些图像)。如果它包含您需要的信息，更好的是使用适当的 RyanAir API .