如何从低分辨率图像中使用 OCR 获得 better/accurate 结果
How to get better/accurate results with OCR from low resolution images
我在 python 中编写了一个脚本，使用 pytesseract 将文本嵌入到图像中。当我 运行 我的脚本时，抓取器的工作很奇怪，这意味着我得到的结果文本与图像中的完全不同。
我试过的脚本：
import requests, io, pytesseract
from PIL import Image
response = requests.get('http://skoleadresser.no/4DCGI/WC_Pedlex_Adresse/864928.jpg')
img = Image.open(io.BytesIO(response.content))
imagetext = pytesseract.image_to_string(img)
print(imagetext)
图片中的文字看起来像：
我得到的结果：
Adresse WM 0an Hanssensm 7 A
4u21 Slavanqer
warm 52 m so no
Te‘efaks 52 m 90 m
E'Dus‘x Van’s strandflanlmu
怎样才能得到准确的结果？
tl;博士:
import requests
import io
import pytesseract
from PIL import Image
response = requests.get('http://skoleadresser.no/4DCGI/WC_Pedlex_Adresse/864928.jpg')
img = Image.open(io.BytesIO(response.content))
width, height = img.size
new_size = width*6, height*6
img = img.resize(new_size, Image.LANCZOS)
img = img.convert('L')
img = img.point(lambda x: 0 if x < 155 else 255, '1')
imagetext = pytesseract.image_to_string(img)
print(imagetext)
结果：
Adresse Prof. Olav Hanssens vei 7 A
4021 Stavanger
Telefon 52 70 90 00
Telefaks 52 70 90 01
E-post vanja.strand@aof.no
Instructions/How 到
OCR 旨在扫描以高分辨率扫描的打印、手写或打字文档中的字母，基本上没有模糊 - 也许存在一些专用于扫描低分辨率数字图像的工具和很多模糊，但一般来说，他们无法以任何合理的速度从此类输入数据中猜出字母 - 它太模糊且像素太少，以至于 OCR 工具无法利用这些数据做出有用的东西。
这听起来好像几乎没有机会让它工作 - 只是放大它而不进行任何进一步处理并不能解决问题，正如您稍后会看到的那样，图像仍然会太远远离类似于 typed/printed 文本的任何内容。
我对比例因子进行了一些试验和错误，发现 6 最适合这张图片，所以：
width, height = img.size
new_size = width*6, height*6
在不进行任何重新采样的情况下将其放大 6 倍：
img = img.resize(new_size)
给了我们这个图像，它是非常无用的，因为它基本上与以前完全相同的不可读图像，只是 1px*1px 现在是 6px*6px（注意几乎在字母之间相交的灰色区域 - 特别是 Pr, s 和 k 会导致大问题):
幸运的是，有一些重采样公式给出了非常好的结果，对于 PIL，有 PIL.Image.LANCZOS（除其他外）应用了 Lanczos resampling formula:
img = img.resize(new_size, Image.LANCZOS)
乍一看差异似乎并不那么大 - 但现在我们可以更好地填充字母而不是那些黑色和灰色块 - 并且我们可以在下一步中使用更自然的模糊。现在查看 Pr、s 和 k，我们发现它们不再相交了。
下一步需要做什么才能使图像看起来更像实际打印的文档，通过去除模糊使其变成黑白 - 第一步是使图像与 mode L 一起使用（ 8 位像素 b/w)
img = img.convert('L')
当然实际上没有区别，因为源图像是白底黑字 - 但您仍然需要此步骤才能使用亮度阈值将其转换为 b/w 图像。
这是通过评估图像中的每个像素的 8 位值来完成的 - 开始尝试的一个好的值是 128，即 50% 黑色：
img = img.point(lambda x: 0 if x < 128 else 255, '1')
这给了我们一个太细的文本 - OCR 工具会将大多数 5 识别为 S，将一些 0 识别为 O：
现在将亮度阈值设置为200我们得到以下图像：
OCR 工具可以处理此文本，因为它看起来就像一个粗体字体 - 但如前所述，OCR 工具旨在扫描正常打印的文本，因此它很可能无法识别图像中的实际粗体文本, 因为它与普通文本相比太粗了。
让我们将阈值设置在 128 和 200 之间的某处，以便我们获得看起来自然的打印文本 - 通过反复试验，我发现 155 可以正常工作太棒了，让它看起来与原始图像中的字体粗细相同：
由于这看起来非常像印刷质量差的 b/w 文档的高分辨率扫描，因此 OCR 工具现在可以正常工作了。
我在 python 中编写了一个脚本，使用 pytesseract 将文本嵌入到图像中。当我 运行 我的脚本时，抓取器的工作很奇怪，这意味着我得到的结果文本与图像中的完全不同。
我试过的脚本：
import requests, io, pytesseract
from PIL import Image
response = requests.get('http://skoleadresser.no/4DCGI/WC_Pedlex_Adresse/864928.jpg')
img = Image.open(io.BytesIO(response.content))
imagetext = pytesseract.image_to_string(img)
print(imagetext)
图片中的文字看起来像：
我得到的结果：
Adresse WM 0an Hanssensm 7 A
4u21 Slavanqer
warm 52 m so no
Te‘efaks 52 m 90 m
E'Dus‘x Van’s strandflanlmu
怎样才能得到准确的结果？
tl;博士:
import requests
import io
import pytesseract
from PIL import Image
response = requests.get('http://skoleadresser.no/4DCGI/WC_Pedlex_Adresse/864928.jpg')
img = Image.open(io.BytesIO(response.content))
width, height = img.size
new_size = width*6, height*6
img = img.resize(new_size, Image.LANCZOS)
img = img.convert('L')
img = img.point(lambda x: 0 if x < 155 else 255, '1')
imagetext = pytesseract.image_to_string(img)
print(imagetext)
结果：
Adresse Prof. Olav Hanssens vei 7 A
4021 StavangerTelefon 52 70 90 00
Telefaks 52 70 90 01
E-post vanja.strand@aof.no
Instructions/How 到
OCR 旨在扫描以高分辨率扫描的打印、手写或打字文档中的字母，基本上没有模糊 - 也许存在一些专用于扫描低分辨率数字图像的工具和很多模糊，但一般来说，他们无法以任何合理的速度从此类输入数据中猜出字母 - 它太模糊且像素太少，以至于 OCR 工具无法利用这些数据做出有用的东西。
这听起来好像几乎没有机会让它工作 - 只是放大它而不进行任何进一步处理并不能解决问题，正如您稍后会看到的那样，图像仍然会太远远离类似于 typed/printed 文本的任何内容。
我对比例因子进行了一些试验和错误，发现 6 最适合这张图片，所以：
width, height = img.size
new_size = width*6, height*6
在不进行任何重新采样的情况下将其放大 6 倍：
img = img.resize(new_size)
给了我们这个图像，它是非常无用的，因为它基本上与以前完全相同的不可读图像，只是 1px*1px 现在是 6px*6px（注意几乎在字母之间相交的灰色区域 - 特别是 Pr, s 和 k 会导致大问题):
幸运的是，有一些重采样公式给出了非常好的结果，对于 PIL，有 PIL.Image.LANCZOS（除其他外）应用了 Lanczos resampling formula:
img = img.resize(new_size, Image.LANCZOS)
乍一看差异似乎并不那么大 - 但现在我们可以更好地填充字母而不是那些黑色和灰色块 - 并且我们可以在下一步中使用更自然的模糊。现在查看 Pr、s 和 k，我们发现它们不再相交了。
下一步需要做什么才能使图像看起来更像实际打印的文档，通过去除模糊使其变成黑白 - 第一步是使图像与 mode L 一起使用（ 8 位像素 b/w)
img = img.convert('L')
当然实际上没有区别，因为源图像是白底黑字 - 但您仍然需要此步骤才能使用亮度阈值将其转换为 b/w 图像。
这是通过评估图像中的每个像素的 8 位值来完成的 - 开始尝试的一个好的值是 128，即 50% 黑色：
img = img.point(lambda x: 0 if x < 128 else 255, '1')
这给了我们一个太细的文本 - OCR 工具会将大多数 5 识别为 S，将一些 0 识别为 O：
现在将亮度阈值设置为200我们得到以下图像：
OCR 工具可以处理此文本，因为它看起来就像一个粗体字体 - 但如前所述，OCR 工具旨在扫描正常打印的文本，因此它很可能无法识别图像中的实际粗体文本, 因为它与普通文本相比太粗了。
让我们将阈值设置在 128 和 200 之间的某处，以便我们获得看起来自然的打印文本 - 通过反复试验，我发现 155 可以正常工作太棒了，让它看起来与原始图像中的字体粗细相同：
由于这看起来非常像印刷质量差的 b/w 文档的高分辨率扫描，因此 OCR 工具现在可以正常工作了。