Python Cv2 Tesseract提高了粗号的可读性？
Python Cv2 Tesseract是一组工具和库的组合，用于图像处理和光学字符识别（OCR）。它结合了Python编程语言、OpenCV（cv2）图像处理库和Tesseract OCR引擎，可以提高图像中文本的可读性。
具体来说，Python是一种简单易学且功能强大的编程语言，它提供了丰富的库和工具，使得图像处理和OCR任务变得更加简单和高效。
OpenCV（cv2）是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它提供了各种图像处理和计算机视觉算法，包括图像滤波、边缘检测、图像分割等。通过使用OpenCV，可以对图像进行预处理，如去噪、增强对比度、调整亮度等，从而提高OCR的准确性。
Tesseract是一个开源的OCR引擎，由Google开发和维护。它可以识别图像中的文本，并将其转换为可编辑的文本格式。Tesseract支持多种语言，并且在处理大量文本时表现出色。
通过结合Python、OpenCV和Tesseract，可以实现对图像中文本的提取和识别。首先，使用OpenCV对图像进行预处理，如灰度化、二值化、去噪等，以提高图像质量。然后，使用Tesseract对预处理后的图像进行OCR识别，将文本提取出来。最后，可以对提取的文本进行后续处理和分析，如关键字提取、文本分类等。
Python Cv2 Tesseract在以下场景中具有广泛的应用：
- 文档扫描和数字化：可以将纸质文档扫描为可编辑的电子文档，提高文档的可搜索性和可重用性。
- 图像中文本提取：可以从图像中提取出文字信息，如车牌识别、身份证识别、票据识别等。
- 图像处理和增强：可以对图像进行各种处理和增强操作，如图像滤波、边缘检测、图像分割等。
- 自动化数据录入：可以将印刷体文本从图像中提取出来，并自动填充到表格、数据库等系统中，提高数据录入的效率和准确性。
腾讯云提供了一系列与图像处理和OCR相关的产品和服务，可以与Python Cv2 Tesseract结合使用，以实现更强大的功能。以下是一些推荐的腾讯云产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云图像处理（Image Processing）：提供了丰富的图像处理功能和算法，如图像滤波、边缘检测、图像分割等。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/img
- 腾讯云OCR（Optical Character Recognition）：提供了高精度的OCR识别服务，支持多种语言和场景，如身份证识别、车牌识别、票据识别等。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ocr
- 腾讯云人工智能（Artificial Intelligence）：提供了各种与人工智能相关的服务和工具，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ai
请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和项目要求进行评估和决策。
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1回答
我正在开发一个应用程序来读取身份识别徽章使用OpenCV和tesseract作为光学字符识别引擎。我用OpenCV编写了一个算法，用来处理文本检测，以便为我的光学字符识别引擎获得一个清晰和“易于阅读”的图像。我在下面添加了一张图片来展示我得到的东西：
当我请求tesseract“读取”图像时，我得到"KO 978"...搜索tesseract的这个"O/Q问题“，我只找到了这篇文章的，但在这里，似乎是tesseract的输入图像没有经过清楚的预处理(结果是图像没有去倾斜)……
基于github的wiki部分，我遵循了提高质量的所有步骤(我认为图像足够清晰)，所
浏览 1提问于2016-06-14得票数 1
我在I中实现了文本识别的tesseract ocr，对输入图像进行了预处理，给出了Tesseract method.It，识别效果较差。
步骤：
1.侵蚀功能
2.扩张功能
3.Bitwise_not函数
Mat MCRregion;
cv::dilate ( MCRregion, MCRregion, 24);
cv::erode ( MCRregion, MCRregion, 24);
cv::bitwise_not(MCRregion, MCRregion);
UIImage * croppedMCRregion = [self UIImageFromCVMat:MCRreg
浏览 1提问于2014-08-28得票数 4
1回答
我目前正在使用Tesseract光学字符识别引擎，在将图像发送到光学字符识别引擎之前，我将使用它与OpenCV一起对图像进行预处理。然而，我想知道Tesseract本身是否在提取文本之前执行一些图像预处理。如果是，那么Tesseract实现的方法是什么？
我的目标是确保不会执行多余的预处理方法。我执行的一些预处理方法是adaptiveThreshold和GaussianBlur。
任何帮助/指导都将不胜感激！
编辑:我知道Tesseract做了基本的图像预处理。我想知道是否有可能绕过这些方法，直接输入我手动处理的图像。(同样，为了避免图像上的冗余处理)？
浏览 1提问于2015-02-04得票数 1
我一直在做一个涉及从图像中提取文本的项目。我已经研究过tesseract是最好的图书馆之一，我决定和opencv一起使用。图像处理需要Opencv。
我一直在使用tessaract引擎，这似乎并没有给我带来预期的结果。我附上了这张图片作为参考。我得到的输出是：
1] =501 [
相反，预期的输出是
TM10-50%L
我到目前为止所做的事：
去噪
自适应阈值
发送给它tesseract ocr引擎
还有其他改进算法的建议吗？
提前谢谢。
代码片段：
import cv2
import sys
import pytesseract
import numpy as np
fr
浏览 5提问于2022-05-10得票数 2
2回答
我试图从表单(表单的扫描图像)中提取信息，并将这些信息放入表中。我使用pytesseract对OCR图像进行了很好的处理，但是输出的问题是Tesseract试图逐行提取文本。
我的扫描表格看起来如下：
窗体的每个窗口(A、B、C)应该是表中的不同行。我试图使用(在python中)来标识各个窗口，1)识别单个数据单元( A、B、C)，2)裁剪每个单独的窗口，3)使用Tesseract对单个窗口的图像进行OCR，将需要放到SQL表中的信息放入其中。
我的问题是:如何识别每个表输入窗口的边界，并将图像裁剪到该边界的范围(然后应用OCR)？另外，是否可以使用角点检测来识别单个数据单位？
我主要是
浏览 2提问于2016-07-26得票数 7
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1回答
我正在尝试识别验证码中的文本，这对我来说是不可能的。我使用的是python3、openCv和tesseract。
简化后的代码为：
import cv2
from pytesseract import *
img_path = "path"
img = cv2.imread(img_path)
img = cv2.resize(img, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
img = cv2.c
浏览 1提问于2019-04-17得票数 1
问题
我试图用Python编写代码，以便使用Tesseract-OCR对图像进行预处理和识别。我的目标是可靠地解决这种形式的captcha。
步骤到现在为止
图像灰度和阈值化
PIL增强图像
转换为TIF并缩放为>300 to
提供给Tesseract-OCR (白名单所有大写字母)
然而，我仍然得到一个相当不正确的阅读(EPQ M Q)。我还可以采取哪些其他预处理步骤来提高精度？下面是我的代码和其他类似性质的captcha。
码
import cv2
import pytesseract
from PIL import Image, ImageEnhance
浏览 4提问于2017-08-14得票数 4
1回答
我正在致力于印刷文本的OCR识别。特别是，我着重于预处理步骤，以改进引擎的结果。通过自适应阈值处理、噪声去除、文本分割等，取得了良好的效果。但是，当其他商业产品获得不错的结果时，Tesseract似乎还是失败了。
我使用了下面的测试映像，下面是与两个商业OCR相比，Tesseract 3.04获得的结果。所有3项服务都提供了相同的二值图像，其中包含了一些稍微模糊的文本。
Tesseract
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Networking Lunch
21 m 2014, 11:00 - 14:30
Definingthecorporatel
浏览 3提问于2014-12-27得票数 16
3回答
我目前的项目包括将pdf格式的文本转录成文本文件，我首先尝试将图像文件直接放入OCR程序(tesseract)中，但它做得并不好。原始图像文件基本上是旧的报纸，并且有一些背景噪音，我相信tesseract有问题。因此，在将其输入到tesseract之前，我正在尝试使用一些图像预处理。有没有适合这种情况的开源图像预处理引擎的建议？关于如何使用它的说明将更加令人感激！
浏览 0提问于2013-03-22得票数 3
3回答
我对计算机视觉很陌生。我试图从视频帧和图像中提取文本。github中提供的大多数代码都与python <3版本兼容。任何关于如何进行和获取相关代码和好文件的想法。
注意:我已经实现了pytesseract-OCR，而且没有取得好的效果。
浏览 8提问于2018-05-28得票数 1
回答已采纳
我现在已经使用tesseract两个月了，并使用opencv来减少图像中的点/噪声。但是我正在尝试在tesseract级别解决这个问题。有没有什么tesseract参数可以去掉背景点？或者我可以告诉tesseract不要识别这些点(取决于大小)？
如果有人在这个问题上指导我，我将非常感谢。
对于下图：
我得到的输出如下。
lb ane a ee ah Tani ANOTES tsi Ca ee RR RAT te CORRE NE Re ele TTR a ee Tol a TE©学生应该安排21个工作点。fen Es ee EE i ea | fdvenced Sciemes©。|。eror
浏览 4提问于2019-09-20得票数 0
1回答
目标是开发一个能够识别鸡蛋标记的应用程序，例如0-DE-134461。我在下面的图像上尝试了和。两个OCR引擎的结果都是灾难性的。
0-DE-46042
Tesseract → ""
Google Vision API → " 2 "
3-ES08234 08234-25591
Tesseract → ""
Google Vision API → " Es1234-2SS ) R SHAH That is part "
裁剪
我用Photoshop手工裁剪图像。
0-DE-46042
Tesseract
浏览 1提问于2017-08-31得票数 8
1回答
我正在使用tesseract开源OCR引擎从图像中读取文本。但是我没有一次得到100%的结果。请给出您对使用tesseract的OCR质量改进的建议。谢谢
浏览 4提问于2012-09-05得票数 2
回答已采纳
我试图加载一个文件夹中的所有图像并从图像中提取文本。我一直收到第二个for循环的错误消息。例如,
AttributeError：'numpy.ndarray‘对象没有属性'read’
我似乎无法访问list Img。有什么想法吗？
# import OpenCV, Numpy, Python image library, Tesseract OCR
import os
import cv2
import numpy
from PIL import Image
import pytesseract
import glob
#set tesseract path
pyt
浏览 0提问于2017-10-31得票数 1
4回答
我最近遇到了和。看起来Tesseract是一个成熟的光学字符识别引擎，OpenCV可以作为一个框架来创建光学字符识别应用程序/服务。
我试着在我的一些图像上使用Tesseract，它的准确性似乎还不错。后来，我发现了一个非常简单的关于使用OpenCV通过Python执行OCR的，这给我留下了深刻的印象。在几分钟内，我完成了系统的训练，它的准确性很好。当然，采用这种方法意味着我需要使用大量的训练集来广泛地训练我的系统。
我的具体问题如下：
如何在Tesseract和使用OpenCV构建自定义光学字符识别应用程序之间进行选择？有针对不同语言的Tesseract的训练数据集。OpenCV有没有类似的
浏览 152提问于2012-07-15得票数 96
回答已采纳
2回答
我使用tesseract作为OCR，通过pytesseract绑定。不幸的是，当我试图提取文本(包括下标样式的数字)时遇到了困难--下标数字被解释为字母。
例如，在基本图像中：
我想将文本提取为"CH3"，即我不关心知道数字3是图像中的下标。
我使用tesseract的尝试是：
import cv2
import pytesseract
img = cv2.imread('test.jpeg')
# Note that I have reduced the region of interest to the known
# text portio
浏览 2提问于2020-05-16得票数 10
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3回答
如何提高特征面算法的精度？
、、、、
我也在上问过这个问题。但由于这是另一个话题，也许没有人注意到。本文给出了在java中使用opencv进行人脸识别的特征脸算法。我想提高代码的准确性，因为这是众所周知的事实，即特征面很大程度上依赖于光的强度。
我现在有什么
如果我检查一下在我的数据库中的图片被点击的同一个地方点击的图像，结果就会变得很奇怪，因为我在不同的地方点击了图像。
，我发现原因是，我的图像在光强上不同。
因此，我的问题是
有没有办法为保存在数据库中的图像或那些刚进入系统进行识别检查的图像设定标准，以便提高我目前的人脸识别系统的准确性？
任何形式的积极解决这个问题都会很有帮助。
浏览 6提问于2013-10-01得票数 0
编辑：--我忘了处理图像，这解决了阅读问题，这要感谢纳坦西。仍然想知道是什么使Tesseract只读取未处理图像的顶部或底线(相同的图像，两种不同的结果)
Orignal:
我有一个包含两行文本的图像：
当我用PIL打开python中的图像(空闲Python3.6)并使用pytesseract提取字符串时，它只正确地提取最后一行/底线。上面的文本行是置乱垃圾。(请参阅下面的代码部分)
然而，当我使用opencv打开图像并使用pytesseract提取字符串时，它只正确地提取顶部/上一行，同时使文本的第二行/底线混乱。
以下是代码：
>>> from PIL import Im
浏览 5提问于2019-11-12得票数 4
1回答
我正在Java (使用OpenCV库)上使用Tesseract (这种自定义字体的预培训)为OCR准备图像。
有一个蓝色文本的图像，通过OpenCV inRange()方法对图像进行大小调整和二值化之后，我得到了黑白图像，但是有些字母是连在一起的，而且Tesseract有时会在它们上出错。此外，还有几个问题:原始文本很小，边框像素总是有一些不同的RGB值，背景也总是不同。
我试图增加inRange()方法捕获的像素数，但是得到了更多的连接字符。在减少捕获像素的数量后，一些字母变得几乎不可见，而且Tesseract无法读取它们。
请告诉我如何在二值化的图像上用白色分割这些字符。或
浏览 5提问于2022-04-15得票数 0
我使用tesseract-OCR从扫描图像中提取文本，因为很少有图像文本由于分辨率低而无法正确识别，而产生的输出是一些不相关的字符。
应用技术：
将dpi提高到300。opencv.Upscaling中的图像预处理技术使用dnn_superres中的opencv中的去噪的git恢复，其中的超分辨率算法模型是通过训练tessdata建立的使用learning.Improve tesseract-ocr质量的超分辨率算法模型。
参考链接
样品图像：
在python中是否有任何简单的方法来改进文本而不使用任何深度学习模型。
浏览 2提问于2020-05-08得票数 8
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