当背景颜色和文本颜色几乎相似时 OCR 不工作
OCR not working when background color & text color almost similar
我们在尝试扫描包时遇到了一个问题。这背后的主要原因是刺绣的包上的文字颜色几乎与包的颜色相同。所以它不能准确扫描包上写的文字。
为了得到实际的想法，我附上了图片。
在附图中，我们要扫描包的 ID (D1 150491)。让我知道我们是否需要额外努力来扫描此类图像。
注意：我们已经尝试了两个SDK
正如在对您的问题的评论中所建议的，除了 pre-processing 您的图像之外，真的没有什么可以做的。 Google Cloud Vision API（可能还有所有其他 OCR 平台）将无法识别文本，例如您在此图像中显示的文本。
为了提高对像这样的图片的识别，你应该应用一些pre-processing技巧，其中你可以考虑（但不限于）评论中提到的那些：
- 应用过滤器： 边缘检测，使用一些流行的方法，例如 Canny 或 Sobel（有一些例子 here）。
- 图像二值化：包括在图像的灰度级中设置一个阈值，这样背景有一种颜色（白色或黑色）和字母有另外一个。你可以看看一些例子 here，虽然我不认为这对你的情况有用，因为字母的灰度级和图像的其余部分看起来很相似（只有一点点亮度由于其体积的字母）。
- 试一试： 改变图像的亮度和对比度，您可能会得到一些结果。然而，这个过程很难自动化，并且相同的值可能不适用于不同的图像。
简而言之，没有简单的方法可以做到这一点，您必须 pre-process 图像才能获得 Vision 背后的模型实际上可以理解的东西 API .
这张图片有 captcha-level 难度 -- 你不能要求 pre-trained 模型来识别它。
似乎这些角色让我松了一口气——如果我手里拿着这些袋子，我会想办法用身体来拍这个，就像把一个袋子放在湿沙子里一样。如果您事先知道每个位置上可能的格式和符号，那么您也很幸运。
我的任务不同 - 检测刻在金属表面上的非常小的序列号。在我的案例中，对我帮助最大的基本上是两件事：
1. 用手机拍摄照片并开启 LED。大幅增加对比度。
2. 使用 CLAHE（Google 它）作为额外的对比度增强。它极大地帮助了 Google 视觉 OCR 识别。
我们在尝试扫描包时遇到了一个问题。这背后的主要原因是刺绣的包上的文字颜色几乎与包的颜色相同。所以它不能准确扫描包上写的文字。
为了得到实际的想法，我附上了图片。
在附图中，我们要扫描包的 ID (D1 150491)。让我知道我们是否需要额外努力来扫描此类图像。
注意：我们已经尝试了两个SDK
正如在对您的问题的评论中所建议的，除了 pre-processing 您的图像之外，真的没有什么可以做的。 Google Cloud Vision API（可能还有所有其他 OCR 平台）将无法识别文本，例如您在此图像中显示的文本。
为了提高对像这样的图片的识别，你应该应用一些pre-processing技巧，其中你可以考虑（但不限于）评论中提到的那些：
- 应用过滤器： 边缘检测，使用一些流行的方法，例如 Canny 或 Sobel（有一些例子 here）。
- 图像二值化：包括在图像的灰度级中设置一个阈值，这样背景有一种颜色（白色或黑色）和字母有另外一个。你可以看看一些例子 here，虽然我不认为这对你的情况有用，因为字母的灰度级和图像的其余部分看起来很相似（只有一点点亮度由于其体积的字母）。
- 试一试： 改变图像的亮度和对比度，您可能会得到一些结果。然而，这个过程很难自动化，并且相同的值可能不适用于不同的图像。
简而言之，没有简单的方法可以做到这一点，您必须 pre-process 图像才能获得 Vision 背后的模型实际上可以理解的东西 API .
这张图片有 captcha-level 难度 -- 你不能要求 pre-trained 模型来识别它。
似乎这些角色让我松了一口气——如果我手里拿着这些袋子，我会想办法用身体来拍这个，就像把一个袋子放在湿沙子里一样。如果您事先知道每个位置上可能的格式和符号，那么您也很幸运。
我的任务不同 - 检测刻在金属表面上的非常小的序列号。在我的案例中，对我帮助最大的基本上是两件事： 1. 用手机拍摄照片并开启 LED。大幅增加对比度。 2. 使用 CLAHE（Google 它）作为额外的对比度增强。它极大地帮助了 Google 视觉 OCR 识别。