Tesseract OCR数字分类结果不佳

Question

我正在进行图像分类任务，我正在使用Tesseract OCR进行数字分类。

我的主要问题是从单个数字的OCR收到非常糟糕的结果。

在网上阅读了很多关于提高Tesseract性能的内容之后，我使用以下一般方案使用OpenCV预处理图像：

1. 寻找轮廓
2. 边界框
3. 裁剪到方框以获得个位数
4. 阈值化以获取二进制图像
5. 通过添加白色背景填充图像
6. 模糊。

我得到的东西我非常满意，例如：



我用以下方式调用Tesseract，强调我期待一个数字：

tesseract input.jpg output.txt - psm 10 digits

我认为Tesseract肯定会正确识别它，但它会返回＆＃34;。＆＃34;。

有没有人有进一步改进的想法？我猜我可以为这种特定的字体训练Tesseract，但由于我会处理不同的字体，我希望有更好的方法。

Answer 1

什么版本的Tesseract？它对我有用（注意：＆＃39; - ＆＃39;和＆＃39; psm＆＃39;）之间不应该有空格。

$ tesseract ~/Downloads/6digit.jpg stdout -psm 10 digits
6

$ tesseract -v
tesseract 3.05.00dev
 leptonica-1.71
  libgif 4.2.3 : libjpeg 9a : libpng 1.6.21 : libtiff 4.0.6 : zlib 1.2.8 : libwebp 0.5.0 : libopenjp2 2.1.0

Answer 2

根据@micka的评论，我最终要做的是将所有单个字符组合回一个图像，然后将该图像发送到OCR。由于某些原因，我仍然不清楚，它确实改善了结果。