使用 Tessseract 的七段数字数据识别 / Java

Question

我正在尝试使用 tess4J 从图像中识别七段数字 文本。

我的意见在这里

我做了一些规范化如下

1 ] 图片裁剪。

2 ] 将其 转换为二进制

我想去除图像中文本的锯齿状边缘。我该如何实现？

我尝试了来自 GitHub 的不同训练数据。但没有任何效果如我所愿。

如何手动创建训练数据？ .

我正在等待您的宝贵建议，在此先感谢您。 . . .

Answer 1

您可以尝试结合使用 Sobel 滤波器（使边缘变薄）和高斯滤波器（使图像模糊）。

您没有在 Java 中指定您使用哪个 API 进行图像处理，因为我不熟悉 Tess4J 我会的显示可以从 Python 完成什么（您可以使用您喜欢的库在 Java 中进行图像处理，过程是相同的）：

import scipy
import scipy.misc
import scipy.ndimage.filters
import numpy

def save_image(img_data, counter):
    img_fn = "img_{}.jpg".format(counter)
    scipy.misc.imsave(img_fn, img_data)


if __name__ == "__main__":
    # This loads the second image of your post
    img_0 = scipy.misc.imread("TqO53.jpg")
    img_0 = scipy.average(img_0, -1) 
    #save_image(img_0, 0)

    # Obtain edges
    img_x = scipy.ndimage.filters.sobel(img_0, 0)
    img_y = scipy.ndimage.filters.sobel(img_0, 1)
    img_1 = numpy.hypot(img_x, img_y)
    #save_image(img_1, 1)

    # Remove edges from original image (i.e. thinning edges)
    img_2 = img_0 - img_1
    img_2[img_2 < 10] = 0 
    save_image(img_2, 2)

    # Blur image if you want to get rid of the sketchy borders
    img_3 = scipy.ndimage.gaussian_filter(img_2, sigma=1)
    save_image(img_3, 3)

这将生成以下图像：

img_2.jpg

img_3.jpg

您可以尝试使用这两种类型的图像来确定哪种图像在 Tess4J 中效果较好，您可能不需要在细化边缘后对图像进行模糊处理，因为数字更容易识别。

如果之后需要，您可以尝试细化整个数字，直到它们有 1 个像素厚。也许这对 Tess4J 很有效。