使用R中的tesseract识别图像中的特定字符？

Question

我试图识别和删除心电图图像文件中的特定字符。在ECG中，出现的“单词”不是通常的英语单词，而是像"aVR“、"V5”、"II“这样的引号。下面是一个示例图像：

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我试图使用R中的tesseract包来识别和删除这些图像中的所有字符/数字，以便只留下心电图线。这就是我尝试过的：

eng <- tesseract("eng")
ECG_signs1 <- tesseract(options = list(tessedit_char_whitelist = "V1V2V3V4V5V6aVRaVLaVF"))
ECG_signs2 <- tesseract(options = list(tessedit_char_whitelist = "V1"))

tes.data1 <- tesseract::ocr_data ("processing_image.png", engine = eng)
tes.data2 <- tesseract::ocr_data ("processing_image.png", engine = ECG_signs1)
tes.data3 <- tesseract::ocr_data ("processing_image.png", engine = ECG_signs2)

但是产生的碎片没有行，即tesseract不会识别这些图像中的任何字符。

我不知道还能做什么，因为文字在图像中看起来非常清晰，对比度很高，噪音也很低。我很高兴使用任何其他为R提供的OCR图书馆，我非常感谢您的帮助。谢谢!

Answer 1

这些图像的特征：

1. 我们想要保留的部分(心电图线)主要是水平连接的像素线。
2. 我们想要擦除的部分(文本)是小的、孤立的像素块。

一个方法

1. 使用imager包获取图像中具有区域、宽度、高度、.小于某些阈值的

# --- Load packages
require( purrr )
require( imager )
require( tibble )
require( dplyr )

# --- Configure
cfg <- list(
    DATA_PATH = 'path/to/image/files'
)

# --- Get an image for experimentation
im <- load.image( file.path( cfg$DATA_PATH, 'D6VDQ.png' ))

# --- Convert to gray scale
gs <- grayscale( im )

# --- Remove very light marks
px <- threshold( gs )

# --- Extract contours
ct <- contours( px, nlevels = 2 )

# ---------------------
# --- Utility functions
# ---------------------

gross_width <- function( i ){
  ( max( ct[[ i ]]$x ) - min( ct[[ i ]]$x ) )
}   

gross_height <- function( i ){
  ( max( ct[[ i ]]$y ) - min( ct[[ i ]]$y ) )
}   

# --- Calculate the overall width and height for each blob
widths  <- seq( ct ) %>% map_dbl( gross_width  ) %>% round( 0 )
heights <- seq( ct ) %>% map_dbl( gross_height ) %>% round( 0 )

# --- Consolidate the information about the blobs into one place
blobs <- tibble(
    id = seq( ct )
  , x = seq( ct ) %>% map( ~ct[[ .x ]]$x )
  , y = seq( ct ) %>% map( ~ct[[ .x ]]$y )
  , gross_width = widths
  , gross_height = heights
  , gross_area  = widths * heights
)

# --- Try an arbitrary threshold to see what happens
cfg$MAX_WIDTH  <- quantile( blobs$gross_width  )[ 4 ]  # Third quartile
cfg$MAX_HEIGHT <- quantile( blobs$gross_height )[ 4 ]  # Third quartile

# --- A function to conditionally erase a blob
erase_small_blobs <- function( i ){
  if( (  widths[[ i ]] <= cfg$MAX_WIDTH  ) &
      ( heights[[ i ]] <= cfg$MAX_HEIGHT )   ){
    color.at( im, ct[[ i ]]$x, ct[[ i ]]$y ) <<- c( 1, 1, 1 )
  }
}

# --- Process all the blobs with the selective eraser
seq( ct ) %>%
  walk( erase_small_blobs )

# --- Show the results
plot( im )

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评估

这第一次尝试删除了所有的文本，除了在顶部跟踪的第三次心跳附近的一个'T‘，也许是因为它太接近跟踪，而不是它自己的blob。