如何使用 OpenCV 和 pytesseract image_to_string() 从图像中提取数字？

Question

我正在尝试使用 OpenCV 和来自 pytesseract 的 image_to_string() 方法从图像中提取数字，但输出效果不佳。

我尝试了调整大小和噪声过滤器等一些预处理方法，但仍然无法获得准确的结果。我该如何处理？

Answer 1

这是在使用 pytesseract 之前清理图像的简单预处理步骤

• 将图像转换为灰度
• 锐化图像
• 执行形态转换以增强文本

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由于您的输入图像看起来很模糊，我们可以使用 cv2.filter2D() 和通用锐化内核来锐化图像。可以找到其他类型的内核 here

image = cv2.imread('1.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
sharpen_kernel = np.array([[-1,-1,-1], [-1,9,-1], [-1,-1,-1]])
sharpen = cv2.filter2D(gray, -1, sharpen_kernel)

文字有小孔，可以用cv2.dilate()把小孔堵住，把图画平滑

sharpen = 255 - sharpen
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (2,2))
dilate = cv2.dilate(sharpen, kernel, iterations=1)
result = 255 - dilate

这是结果。您可以尝试使用 pytesseract

仅使用锐化图像或增强图像

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('1.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
sharpen_kernel = np.array([[-1,-1,-1], [-1,9,-1], [-1,-1,-1]])
sharpen = cv2.filter2D(gray, -1, sharpen_kernel)

cv2.imwrite('sharpen.png', sharpen)
sharpen = 255 - sharpen
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (2,2))
dilate = cv2.dilate(sharpen, kernel, iterations=1)

result = 255 - dilate
cv2.imwrite('result.png', result)
cv2.waitKey(0)

Answer 2

我尝试锐化图像；但是，我没有注意到 tesseract 在数字提取方面有任何改进。我的建议是首先使用基于深度学习的超分辨率方法来改善图像this并使用tesseract进行数字提取。