如何从图像中提取虚线文本？

Question

我正在完成我的学士学位的最终项目，我想创建一个OCR以使用python进行瓶检查。我需要一些图像识别方面的帮助。我是否需要以更好的方式应用cv2操作，训练tesseract还是应该尝试其他方法？

我尝试对图像进行图像处理操作，并使用pytesseract识别字符。

使用下面这张照片中给出的代码：

为此：

，然后再执行以下操作：

锐化功能：

def sharpen(img):
  sharpen = iaa.Sharpen(alpha=1.0, lightness = 1.0)
  sharpen_img = sharpen.augment_image(img)
  return sharpen_img

图像处理代码：

textZone = cv2.pyrUp(sharpen(originalImage[y:y + h - 1, x:x + w - 1])) #text zone cropped from the original image

sharp = cv2.cvtColor(textZone, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(sharp, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

#the functions such as opening are inverted (I don't know why) that's why I did opening with MORPH_CLOSE parameter, dilatation with erode and so on

kernel_open = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
open = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel_open)

kernel_dilate = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(5,7))
dilate = cv2.erode(open,kernel_dilate)

kernel_close = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, 5))
close = cv2.morphologyEx(dilate, cv2.MORPH_OPEN, kernel_close)

print(pytesseract.image_to_string(close))

这是pytesseract.image_to_string的结果：

22203;?!)

92:53 a

预期结果是：

22/03/20

02:53 A

Answer 1

从得到的结果和预期的结果中，您可以看到某些字符已正确识别。假设您使用的图像与本教程中显示的图像不同，建议您更改threshold和getStructuringElement的值。

这些值根据图像颜色效果更好。教程作者必须已对其进行优化以供他/她使用（通过反复试验或其他方式）。

long_normalize是一个视频，如果您想使用opencv中的滑块来使用这些值。您还可以在同一循环中打印结果，以查看是否获得所需的结果。

Answer 2

“我是否需要以更好的方式应用cv2操作，训练tesseract还是应该尝试其他方法？”

首先，对进行此项目并将其付诸实践的荣誉。从OpenCV / cv2的角度来看，您所拥有的一切看起来都很好。

现在，如果您想让Tesseract承担其余的整个过程，那么至少您必须对其进行培训。在这里，您有一个艰难的选择：投资于培训Tesseract，或编制CNN以识别有限的字母。如果您有一种方法可以对图像进行分割，那么我很想选择后者。

Answer 3

您可以采取的提高字符识别度的潜在措施是扩大字符，以便pytesseract提供更好的结果。扩展字符将把各个blob连接在一起，并可以修复/或A字符。因此，从您最新的二进制映像开始：

原始

使用3x3（左）或iterations=1（右）的iterations=2内核进行扩容。您可以尝试其他值，但不要做得太多，否则字符将全部连接。也许这会为您的OCR提供更好的结果。

import cv2

image = cv2.imread("1.PNG")
thresh = cv2.threshold(image, 115, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
dilate = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)
final = cv2.threshold(dilate, 115, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]

cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('dilate', dilate)
cv2.imshow('final', final)
cv2.waitKey(0)