如何在 Android 中使用 OpenCV+Tesseract 进行准确的文本识别？

Posted 2023-04-17

【中文标题】如何在 Android 中使用 OpenCV+Tesseract 进行准确的文本识别？

【英文标题】：How to use OpenCV+Tesseract for accurate Text recognition in Android?

【发布时间】：2014-06-15 05:01:21

【问题描述】：

我正在尝试使用 OpenCV (android) 处理使用相机拍摄的图像，然后将其传递给 Tesseract 进行文本（数字）识别，但在图像非常（几乎没有噪音）之前我没有得到好的结果。 目前我正在对拍摄的图像执行以下处理： 1. 应用高斯模糊。 2.自适应阈值：对图像进行二值化。 3. 反转颜色使背景变黑。 然后将处理后的图像传递给 Tesseract。

但我没有得到好的结果。

请建议在传递到 Tesseract 之前或在 Tesseract 处理的阶段，我可能会采取哪些步骤/措施来进一步处理图像。

另外，Android 中还有其他更好的库吗？

【参考方案1】：

您可以隔离/检测图像中的字符。这可以通过强大的算法来完成，例如Stroke Width Transform。

以下步骤对我很有效：

获取图像的灰度。 对灰度图像执行canny edge detection。 在灰度图像上应用高斯模糊（存储在单独的矩阵中） 将第 2 步和第 3 步的矩阵输入到SWT algorithm 二值化（阈值）结果图像。 将图像馈送到 tesseract。

请注意，对于第 4 步，您需要在链接中构建 c++ 库，然后使用 JNI 包装器导入您的 android 项目。此外，您需要对所有步骤进行微调以获得最佳结果。但是，这至少应该让你开始。

【讨论】：

StrokeWidthTransform 的 Python 实现链接：github.com/ag-ds-bubble/swtloc