对低质量数字图像进行 OCR 的预处理方法？

Posted 2023-04-17

【中文标题】对低质量数字图像进行 OCR 的预处理方法？

【英文标题】：Preprocessing methods for OCR on low quality digit images?

【发布时间】：2019-03-14 20:06:57

【问题描述】：

我目前正在从事一个项目，该项目将读取数独网格的图像，检测网格，识别数字，解决难题，并将解决方案覆盖在图像上。为了识别数字，我将网格划分为 n*2 个图像，其中每个图像都是一个单独的网格（例如：ex2ex9），然后将它们运行到 pytesseract。然而，我的所有图像都没有检测到任何文本，即使它只是一个没有噪音/边框/等的数字图像。

我尝试了平滑图像、各种阈值处理方法、调整图像大小、反转图像以及将数字裁剪到边界框的常用方法，但这些方法似乎都不起作用。我已经在其他图像上测试了我为 pytesseract 编写的代码，这些代码似乎都可以正常工作，只是我的图像无法正常工作。

谁能就我可以尝试什么和/或为什么我的图像似乎不容易处理提供建议？

作为参考，这里是我一直在使用的 pytesseract 的 image_to_string 的设置：

text = image_to_string(im, config='--psm 10 --oem 3' + '-c tessedit_char_whitelist=123456789')

【问题讨论】：

相关：simple-digit-recognition-ocr-in-opencv-python

【参考方案1】：

我找到了一个解决方案，但它绝对不漂亮。 我发现 pytesseract 在捕获数字很少的数字方面很糟糕。我从一个在进行图像识别时使用“零填充”的 CNN 中获得灵感。现在请注意，我唯一从中获得灵感的是它的实际名称，而不是方法（这比本文将要接近的任何东西都复杂得多）。

我找到了一个包含 0 的图像，并创建了一个包含三个零（任意选择的数字和数量）的“零填充图像”。无论如何，我发现 pytesseract 能够完美地扫描数字图像！ 15/15 例，而不是 3/15 例。请记住将 OCR 扫描的数字除以 1000（如果您使用三个 0）。

我使用了这篇文章中显示的水平图像堆叠技术： Image stacking post

import numpy as np
from PIL import Image
def concat_images(imga, imgb):
    """
    type(imga): string of filename
    type(imgb): string of filename
    type(new_img): PIL.Image.Image

    """
    imga = np.asarray(Image.open(imga).convert('LA') )
    imgb = np.asarray(Image.open(imgb).convert('LA') )

    ha,wa = imga.shape[:2]
    hb,wb = imgb.shape[:2]
    max_height = np.max([ha, hb])
    total_width = wa+wb
    new_img = np.zeros(shape=(max_height, total_width, 2) , dtype = 'uint8')
    new_img[:ha,:wa]=imga
    new_img[:hb,wa:wa+wb]=imgb
    new_img = Image.fromarray(new_img)

    return new_img