Question

有关将这些图像转换为文字的建议吗？我使用pytesseract，除了这个以外，它在大多数情况下都能很好地工作。理想情况下，我会准确地阅读这些数字。最糟糕的情况我可以尝试使用PIL来确定＆＃39; /＆＃39;左边的数字。是零。从左边开始，找到第一个白色像素，然后

def ConvertPPTextToReadableNumbers(text):
    text = RemoveNonASCIICharacters(text)
    text = text.replace("I]", "0")
    text = text.replace("|]", "0")
    text = text.replace("l]", "0")
    text = text.replace("B", "8")
    text = text.replace("D", "0")
    text = text.replace("S", "5")
    text = text.replace(".I'", "/")
    text = text.replace(".I", "/")
    text = text.replace("I'", "/")
    text = text.replace("J", "/")
    return text

中间的斜线导致问题。我也尝试过使用PIL＆＃39; .paste＆＃39;在图像周围添加大量额外的黑色。我可能会尝试其他一些PIL技巧，但除非必须，否则我宁愿不去那条路。

我尝试使用config =＆＃39; -psm 10＆＃39;但我的8岁以及＃34;：＆＃34;有时，和其他时间的随机字符。我的0都没有成功。

参考：pytesseract don't work with one digit image用于-psm 10

_____________ EDIT _______________ 其他样本：

1BJ2I]

DIS

10.我＆＃39; 10

20.I20

所以我正在做一些似乎现在正在工作的巫术转换。但看起来很容易出错：

ConvertPPTextToReadableNumbers return text =  18/20
ConvertPPTextToReadableNumbers return text =  0/5
ConvertPPTextToReadableNumbers return text =  10/10
ConvertPPTextToReadableNumbers return text =  20/20

最终产生：

Operating System

Answer 1

一般来说，大多数OCR工具（如Tesseract）都经过调整，可以处理印刷文本的高分辨率扫描。它们在低分辨率或像素化图像上表现不佳。

这里有两种可能的方法：

如果您的图片的字体，背景和布局完全可以预测，那么您根本不需要Tesseract;这只会使问题复杂化。构建一个代表您需要识别的每个角色的图像库，并check whether parts of the image are equal to the reference image。
如果这不是一个选项，或者看起来太难，您可以使用the hq*x algorithms中的一个来升级像素化图像。添加的细节可能足以让Tesseract可靠地识别字符。

Answer 2

如果仍然有人迷迷糊糊...问题是字母是白色而背景是黑色...在我的应用程序中，切换了（白色背景黑色字母）后，我得到了大约98％的准确度为此使用了cv2

从图像中读取文本

2 个答案: