为什么Tesseract OCR使用Otsu二值化？

Tesseract OCR使用Otsu二值化的原因是为了在图像处理过程中将图像转换为二值图像，以便更好地识别和提取图像中的文字信息。

Otsu二值化是一种自适应的图像二值化方法，它能够根据图像的灰度分布自动确定一个阈值，将图像分割为黑白两部分。相比于固定阈值的二值化方法，Otsu二值化能够更好地适应不同图像的灰度分布，提高图像的识别准确性。

优势：

自适应性：Otsu二值化能够根据图像的灰度分布自动确定最佳阈值，无需手动调整阈值参数，适用于不同图像的处理。
提高识别准确性：通过将图像转换为二值图像，可以减少图像中的噪声和干扰，提高文字识别的准确性。
算法简单高效：Otsu二值化算法的计算量较小，处理速度快，适用于大规模图像处理。

应用场景：

文字识别：Otsu二值化在文字识别领域广泛应用，可以将图像中的文字部分提取出来，用于文字识别、文字搜索等应用。
图像处理：Otsu二值化可以用于图像分割、边缘检测、目标检测等图像处理任务，提高图像处理的效果和准确性。

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别再问我 Python 怎么识别数字验证码了！

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一文解读OCR与HTR

在这个函数中，第一个参数是源图像，这应该是一张灰度图像；第二个参数是用于分类像素值的阈值；第三个参数是 maxVal，这是当像素值超过（有时是低于）阈值时所要给出的值。...Otsu 阈值 4. 像素强度直方图中局部最大值的数量 5. 属于像素强度上面的四分之一的像素的百分比 6. 属于像素强度下面的四分之一的像素的百分比按照上面来看，所有特征都与图像的像素强度有关联。...Tesseract（OCR） Tesseract 是目前最好的用于机器打印字符识别的开源 OCR 工具。...注意，在执行实际的 OCR 之前，Tesseract 会在内部执行多种不同的图像处理操作（使用 Leptonica 库）。通常它表现不错，但在某些情况下的效果却不够好，导致准确度显著下降。...在将图像传递给 Tesseract 之前，可以尝试以下图像处理技术，但具体使用哪些技术取决于你想要读取的图像： 1. 反转图像 2. 重新缩放 3. 二值化 4. 移除噪声 5.

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使用可选的命令行参数指定语言。例如，python textshot.py eng + fra 将使用英语作为主要语言，使用法语作为次要语言。默认值为英语（eng）。...这个实用小工具的开发也离不开谷歌经典 OCR 开源项目 Tesseract。 Tessract 的使用 Tesseract 是目前最好的用于机器打印字符识别的开源 OCR 工具。...在将图像传递给 Tesseract 之前，可以尝试以下图像处理技术，但具体使用哪些技术取决于使用者想要读取的图像：反转图像重新缩放二值化移除噪声旋转 / 调整倾斜角度移除边缘所有这些操作都可以使用...Tesseract (v4) 最新版本支持基于深度学习的 OCR，准确率显著提高。底层的 OCR 引擎使用的是一种循环神经网络（RNN）——LSTM 网络。...阿里巴巴为什么不用 ZooKeeper 做服务发现？从0到1：构建强大且易用的规则引擎扫一扫，关注我一起学习，一起进步

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3、二值化处理二值化是图像分割的一种常用方法。在二值化图象的时候把大于某个临界灰度值的像素灰度设为灰度极大值，把小于这个值的像素灰度设为灰度极小值，从而实现二值化（一般设置为0-1）。...根据阈值选取的不同，二值化的算法分为固定阈值和自适应阈值，这里选用比较简单的固定阈值。把像素点大于阈值的设置,1，小于阈值的设置为0。生成一张查找表，再调用point()进行映射。...RBG转化到HSI彩色空间，采用I分量 gray=im.convert('L') # gray.show() #二值化处理 threshold=100 #140 200 table=[] for...例如，对于如图1-22和图1-23所示的验证码，我们可以使用OCR技术来将其转化为电子文本，然后爬虫将识别结果提交给服务器，便可以达到自动识别验证码的过程。 ? ?...，其中第一个参数为图片名称，第二个参数result为结果保存的目标文件名称，-l指定使用的语言包，在此使用英文（eng）。

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前言最近一系列的文章都是用Android利用OpenCV NDK的方法通过摄像头实时获取图像进行图像处理，在上一篇《Android使用Tesseract-ocr进行文字识别》我们学习了一下TesserartOCR...TesserartOCR配置《Android使用Tesseract-ocr进行文字识别》中我们通过导入Tess-Two这个Module后进行处理的，但是这个每次重新编译都要十几分钟，原理上它还是用的NDK...TesseratCallBack 为了不影响程序的流畅度，我们的OCR识别都是在线程中操作，这个接口是用于OCR识别后的文字通过这个回调函数接口传给主进程中。 ?...Size(5, 5), 0.5, 0.5); //利用sobel滤波，对x进行求导，就是强调Y方向 Sobel(gray, imgsobel, CV_8U, 1, 0, 3); //二值化...threshold(imgsobel, imgsobel, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); //闭操作这个Size很重要 Mat

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爬虫还担心验证码问题吗？这你给你解决方案！

安装 Tesseract-OCR 使用 pytesseract 识别验证码高级玩法 - 除线简介首先呢，简单的验证码是这样的： ? 不是这样的： ?...这里使用了 pytesseract 来进行验证码识别，它是基于 Google 的 Tesseract-OCR ，所以在使用之前需要先安装 Tesseract-OCR。使用 PIL 来进行图像处理。...32 位系统 pip install PIL 64 位系统 pip install pillow 安装 Tesseract-OCR 在使用 pytesseract 之前，必须安装 tesseract-ocr...然后将图像二值化 # 二值化，采用阈值分割法，threshold为分割点 threshold = 140 table = [] for j in range(256):...else: table.append(1) out = imgry.point(table, '1') out.save('b' + imgName) 二值化的图像是这个样子的

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python3使用Pillow、tesseract-ocr与pytesseract模块的图片识别的方法

1.安装Pillow pip install Pillow 2.安装tesseract-ocr github地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 或本地下载地址...ubuntu: sudo apt-get install tesseract-ocr traineddata文件路径: /usr/share/tesseract-ocr/tessdata/ 3.安装pytesseract...解决办法：方法1[推荐]: 将tesseract.exe添加到环境变量PATH中，例如: D:\Tesseract-OCR,默认路径为C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR...\tesseract.exe‘ 方法3: 在实际运行代码中指定 pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'D:\Tesseract-OCR\tesseract.exe...frame4.save(name) im = Image.open(name) #转化到灰度图 imgry = im.convert('L') #保存图像 imgry.save('g'+name) #二值化

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安装 Tesseract-OCR 使用 pytesseract 识别验证码高级玩法 - 除线简介首先呢，简单的验证码是这样的： code.jpg 不是这样的： image.png 这里使用了...pytesseract 来进行验证码识别，它是基于 Google 的 Tesseract-OCR ，所以在使用之前需要先安装 Tesseract-OCR。...32 位系统 pip install PIL 64 位系统 pip install pillow 安装 Tesseract-OCR 在使用 pytesseract 之前，必须安装 tesseract-ocr...)# 保存图像imgry.save('gray-'+ imgName) 灰度化的图像是这个样子的： gray-code.jpg 然后将图像二值化 # 二值化，采用阈值分割法，threshold为分割点...< threshold: table.append(0)else: table.append(1)out= imgry.point(table,'1')out.save('b'+ imgName) 二值化的图像是这个样子的

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Tesseract ocr文字识别

https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/77776697 前面很早做了图片的文字识别主要用到了开源框架Tesseract，当然做OCR...先上个图：工作中项目组一般使用java因此代码，下面贴出java代码，最简单的图片识别： package com.recognition; import java.awt.*; import...(); // JNA Interface Mapping String fontPath = "E:/char_recongition/Tesseract-OCR/tessdata";...(); // JNA Interface Mapping try { String fontPath = "E:/char_recongition/Tesseract-OCR...Mat matThreshold = new Mat(); threshold(matSobel, matThreshold, 0, 255, CV_THRESH_OTSU

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python3光学字符识别模块tesserocr与pytesseract的使用详解

，我们可以使用OCR技术来讲其转化为电子文本，然后将结果提取交给服务器，便可以达到自动识别验证码的过程 tesserocr与pytesseract是Python的一个OCR识别库，但其实是对tesseract...安装参考链接：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki 2、tesserocr与pytesseract模块的使用（1）tesserocr的使用 #...获取方向和脚本检测 print(pytesseract.image_to_osd(Image.open('test.png')) 3、图像识别简单应用一般图像处理验证，需要通过对图像进行灰度处理、二值化后增加图像文字的辨识度...但它的识别度也只有百分之30左右，所以得另外想别的办法来绕过验证 from PIL import Image import pytesseract im = Image.open('66.png') #二值化图像传入图像和阈值...erzhihua(content,127) result=pytesseract.image_to_string(im_erzhihua,lang='eng') return result #验证码二值化

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Python 实现识别弱图片验证码

如下： 2 识别思路首先对图片做二值化来降噪处理，去掉图片中的噪点，干扰线等。然后将图片中的单个字符切分出来。最后识别每个字符。图片的处理，我采用 Python 标准图像处理库 PIL。...图片分割，我暂时采用谷歌开源库 Tesseract-OCR。字符识别则使用 pytesseract 库。...''' 1) 将图片进行降噪处理, 通过二值化去掉后面的背景色并加深文字对比度 ''' def convert_Image(img, standard=127.5): ''' 【灰度转换...】 ''' image = img.convert('L') ''' 【二值化】根据阈值 standard , 将所有像素都置为 0(黑色) 或 255(白色...在 PIL 中，从模式 “RGB” 转换为 “L” 模式是按照下面的公式转换的： L = R 的值 x 299/1000 + G 的值 x 587/1000+ B 的值 x 114/1000 图像的二值化

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windows中命令行使用tesseract 下载安装Tesseract-OCR引擎(3.0版本+才支持中文识别) tesseract-ocr-setup-3.01-1.exe 下载完后进行安装,默认情况下安装程序会给你配置系统环境变量...使用Tessract-OCR引擎识别验证码打开DOS界面，输入tesseract。...测试发现灰度化后是能提高一些识别率，在电脑上灰度化后再用三个算法二值化后还能进一步提高识别率。...但在手机上用大津法、最大熵法进行二值化花费时间太久（几乎没算成功），所以后来这两个方法就没有调用，而只用迭代法二值化效果不理想。...TessBaseAPI 补充一下，使用TessBaseAPI必要的代码 //新建一个TessBaseAPI TessBaseAPI baseApi=new TessBaseAPI(); //初始化API

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在 Java 中，图片文字识别可以通过 Tesseract-OCR 的 API 完成。...Tesseract-OCR 是一个开源的 OCR（Optical character recognition，光学字符识别）引擎，用于识别各种类型的图片中的文本。...一、环境配置与安装在开始之前，我们需要先在系统中安装 Tesseract OCR 并设置环境变量。这包括下载安装 Tesseract-OCR，并设置其对应的环境变量。...针对这种情况，我们可以通过预处理图片来提升识别效果，常见的预处理操作包括：二值化、降噪、灰度化等。...同时，Tesseract-OCR 还提供了一些参数可以进行调整，例如 OCR Engine Mode (OEM)、Page Segmentation Mode (PSM) 等，以优化识别效果。

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截屏、文字提取一气呵成，超实用OCR开源小工具

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