Question

我需要读取热成像图像上的最高温度，如下所示：

我使用了以下代码，这是最好的结果。我还尝试了其他几种方法，例如：模糊，灰度，二值化等，但是都失败了。

import cv2
import pytesseract

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Users\User\AppData\Local\Tesseract-OCR\tesseract.exe"

# Load image, grayscale, Otsu's threshold
entrada = cv2.imread('IR_1546_INFRA.jpg')

image = entrada[40:65, 277:319]

#image = cv2.imread('IR_1546_INFRA.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = 255 - cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# Blur and perform text extraction
thresh = cv2.GaussianBlur(thresh, (3,3), 0)
data = pytesseract.image_to_string(thresh, lang='eng', config='--psm 6')
print(data)

cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.waitKey()

在第一张图片中，我发现 this

在第二张图片中，我找到了this。

imagem布局始终相同，也就是说，温度始终在同一位置，因此我裁剪了图像以仅隔离数字。我想要（97.7 here和85.2 here）。

我的代码需要从这些图像中查找，以始终检测该温度并生成一个从最高到最低的列表。

在这些图像的情况下，您对我有什么建议来提高pytesseract的自信？

注1：当我分析整个图像（不进行裁剪）时，它返回的数据甚至不存在。

注2：在某些带有二进制数的图像中，pytesseract（image_to_string）不返回任何数据。

谢谢大家，对错字感到抱歉，用英语写对我来说仍然是个挑战。

Answer 1

由于图像相同，因此可以裁剪所需的区域，然后在此处进行处理。处理也很简单。更改为灰色，获取阈值，反转，调整大小，然后执行OCR。您可以在下面的代码中看到它。它适用于所有附加的图像。

import json
json1 = '{ "key": {"a": "1", "b": "2", "c": "3", "list": ["5", "6", "7"] } }'
json2 = '{ "key": {"b": "9", "list": ["8"] } }'

json1 = json.loads(json1)
json2 = json.loads(json2)

print(json1) # {'key': {'a': '1', 'b': '2', 'c': '3', 'list': ['5', '6', '7']}}
print(json2) # {'key': {'b': '9', 'list': ['8']}}
print(combine(json1,json2)) # {'key': {'a': '1', 'b': '9', 'c': '3', 'list': ['5', '6', '7', '8']}}

pytesseract难以阅读文本

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