我使用以下功能使用Tesseract OCR的Android fork Tess-Two执行离线OCR:
private String startOCR(Uri imgUri) {
try {
ExifInterface exif = new ExifInterface(imgUri.getPath());
int exifOrientation = exif.getAttributeInt(ExifInterface.TAG_ORIENTATION, ExifInterface.ORIENTATION_NORMAL);
int rotate = 0;
switch(exifOrientation) {
case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_90:
rotate = 90;
break;
case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_180:
rotate = 180;
break;
case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_270:
rotate = 270;
break;
}
Log.d(TAG, "Rotation: " + rotate);
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inSampleSize = 4; // 1 - means max size. 4 - means maxsize/4 size. Don't use value <4, because you need more memory in the heap to store your data.
// set to 300 dpi
options.inTargetDensity = 300;
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(imgUri.getPath(), options);
// Change Orientation via EXIF
if (rotate != 0) {
// Getting width & height of the given image.
int w = bitmap.getWidth();
int h = bitmap.getHeight();
// Setting pre rotate
Matrix mtx = new Matrix();
mtx.preRotate(rotate);
// Rotating Bitmap
bitmap = Bitmap.createBitmap(bitmap, 0, 0, w, h, mtx, false);
}
// To Grayscale
bitmap = toGrayscale(bitmap);
final Bitmap b = bitmap;
final ImageView ivResult = (ImageView)findViewById(R.id.ivResult);
if(ivResult != null) {
runOnUiThread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
ivResult.setImageBitmap(b);
}
});
}
return extractText(bitmap);
} catch (Exception e) {
Log.e(TAG, e.getMessage());
return "";
}
}
这是extractText()
方法:
private String extractText(Bitmap bitmap) {
//Log.d(TAG, "extractText");
try {
tessBaseApi = new TessBaseAPI();
} catch (Exception e) {
Log.e(TAG, e.getMessage());
if (tessBaseApi == null) {
Log.e(TAG, "TessBaseAPI is null. TessFactory not returning tess object.");
}
}
tessBaseApi.init(DATA_PATH, lang);
//EXTRA SETTINGS
tessBaseApi.setVariable(TessBaseAPI.VAR_CHAR_WHITELIST, "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz1234567890',.?;/ ");
Log.d(TAG, "Training file loaded");
tessBaseApi.setDebug(true);
tessBaseApi.setPageSegMode(TessBaseAPI.PageSegMode.PSM_AUTO_OSD);
tessBaseApi.setImage(bitmap);
String extractedText = "empty result";
try {
extractedText = tessBaseApi.getUTF8Text();
} catch (Exception e) {
Log.e(TAG, "Error in recognizing text.");
}
tessBaseApi.end();
return extractedText;
}
extractText()
返回的值显示在以下屏幕截图中:
虽然我制作了灰度图像和图像,但精度非常低。在执行OCR之前升级到300 dpi。如何改善结果?受过训练的数据不够好吗?
答案 0 :(得分:4)
我已经做了一些测试,但是,我有一些观点和结论可以改善你的结果。
请参阅我的搜索结果:
a)仅限小写:
参数:
baseApi.setVariable(TessBaseAPI.VAR_CHAR_WHITELIST, "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz1234567890',.?;/ ");
结果:
05 atenienses nnito,hdeleto e laicao,os principais acusadores de gocrates,nao defendiam apenas que o filosofo corrompia a juventude; eles lutavam tama bern pelas virtudes da tradigao poetica vinculada a liornero。 nristofanes,um dos responsaveis,segundo socrates,dos preconceitos contra o filosofo,era outro grande defensor dessa virtude。
socrates,de certa forma,estava em guerra com a tradieao poetica grega。 0 metodo de socrates era o oposto a narrativa epica de tlornero。 sua dialetica nao tinha nada de semideuses玉米superpoderes 6
b)大写和小写字母:
参数:
baseApi.setVariable(TessBaseAPI.VAR_CHAR_WHITELIST, "aAbBcCdDeEfFgGhHiIjJkKlLmMnNoOpPqQrRsStTuUvVwWxXyYzZ1234567890',.?;/ ");
结果:
PS:我使用葡萄牙语运行了这个例子,检查一下需要不同的字符,例如:'éóç'它不起作用,因为它没有作为char传递到白名单。< / p>Os atenienses Anito,Meleto e Licao,os principais acusadores de 苏格拉底,nao defendiam apenas que o filosofo corrompia a juventude; eles lutavam tama bern pelas virtudes da tradigao poetica vinculada a 奥梅罗。 Aristofanes,um dos responsaveis,segundo socrates,dos preconceitos contra o filosofo,era outro grande defensor dessa virtude。
socrates,de certa forma,estava em guerra com a tradieao poetica grega。 O metodo de socrates era o Oposto a narrativa epica de Homero。 Sua dialetica nao tinha nada de semideuses玉米superpoderes 6
我也尝试使用你的照片,结果有所改善(不是那么多):
字体20;哪个polrlrcran对Ihe曲线进行了抨击,总结了一个增长 心情。在一个邪恶的演讲中? '你的铁工业已经死了。死了 munon。你的煤炭yum mono在铁Vbur Ilk玛丽是和。 Ø 你的羊毛工业是为什么。你的经典Wilding先生。 blmailf
所以我检查了tesseract如何将图像二值化:
你的图像有太大的噪音,然后api尝试将你的图像二值化,使你的图片的很大一部分难以辨认。我建议你再试一次,但没有通过灰度,并尝试研究如何减少图像中的噪音。
为了帮助您完成调试任务,您可以保存阈值图像:
WriteFile.writeBitmap(baseApi.getThresholdedImage())
我希望它对你有用!感谢您分享您的问题!
Abraços!
答案 1 :(得分:0)
在这一行 options.inSampleSize = 4; 将数字从4更改为1并尝试再次执行ocr