如何提高 tesseract.js 准确率?
How to improve tesseract.js accuracy?
我正在使用网站上的这段代码,但它不够准确
const worker1 = createWorker();
const worker2 = createWorker();
await worker1.load();
await worker2.load();
await worker1.loadLanguage("eng");
await worker2.loadLanguage("eng");
await worker1.initialize("eng");
await worker2.initialize("eng");
scheduler.addWorker(worker1);
scheduler.addWorker(worker2);
/** Add 10 recognition jobs */
const {
data: { text }
} = await scheduler.addJob("recognize", image);
这是我正在尝试阅读其文字的图像类型:
看似简单易行,有时tesseract读不懂。
tesseract.js 是否有更好的替代方法或任何提高准确性的方法?
使用 Tesseract 应用 OCR 时,对图像进行预处理很重要,这样要检测的所需文本为黑色,背景为白色。为此,您可以应用一个简单的阈值来获得二值图像。这是预处理后的图像:
来自 Tesseract 的结果
52024
我在 Python OpenCV 中实现了这种方法,但您可以将类似的策略应用到 Javascript!
import cv2
import pytesseract
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe"
# Load image and Otsu's Threshold to get a binary image
image = cv2.imread('1.png', 0)
thresh = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
# Perform OCR
data = pytesseract.image_to_string(thresh, lang='eng', config='--psm 6')
print(data)
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.waitKey()
我正在使用网站上的这段代码,但它不够准确
const worker1 = createWorker();
const worker2 = createWorker();
await worker1.load();
await worker2.load();
await worker1.loadLanguage("eng");
await worker2.loadLanguage("eng");
await worker1.initialize("eng");
await worker2.initialize("eng");
scheduler.addWorker(worker1);
scheduler.addWorker(worker2);
/** Add 10 recognition jobs */
const {
data: { text }
} = await scheduler.addJob("recognize", image);
这是我正在尝试阅读其文字的图像类型:
看似简单易行,有时tesseract读不懂。 tesseract.js 是否有更好的替代方法或任何提高准确性的方法?
使用 Tesseract 应用 OCR 时,对图像进行预处理很重要,这样要检测的所需文本为黑色,背景为白色。为此,您可以应用一个简单的阈值来获得二值图像。这是预处理后的图像:
来自 Tesseract 的结果
52024
我在 Python OpenCV 中实现了这种方法,但您可以将类似的策略应用到 Javascript!
import cv2
import pytesseract
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe"
# Load image and Otsu's Threshold to get a binary image
image = cv2.imread('1.png', 0)
thresh = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
# Perform OCR
data = pytesseract.image_to_string(thresh, lang='eng', config='--psm 6')
print(data)
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.waitKey()