基于Tesseract python的数字识别

Question

对于我正在进行的一个项目，我试图使用OCR检测食品托盘图像上的数字。为此，我在python中使用了Tesseract 4。但它无法正确地检测到我所拥有的大多数图像的数字。利用OpenCV对图像进行模糊、阈值、锐化、冲蚀、膨胀等多种图像预处理，提高了图像的处理精度。但似乎什么都起不到作用。我是计算机视觉新手，所以任何建议或替代的解决方案都会有很大的帮助。我已经在下面的链接中附加了这些图片。提前谢谢。

链接到图像

Answer 1

您需要一个更强的文本检测，这将裁剪文本候选区域为您。

处理过程将更加复杂，如下所示：

1. 运行文本检测，获取文本候选区域。
2. 提取那个区域
3. 使用tesseract阅读文本

在OpenCV的DNN模块中，有一个很好的文本检测脚本，称为：detection.py，它使用的是EAST文本检测。使用您的示例图像，我可以提取以下绿色矩形文本候选区域。接下来的步骤是上面的步骤2和3。

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当然，东方没有为你的场景训练，所以100%的准确性是不可能的。您可以尝试收集数据并为您的场景向东进行培训。但我认为，默认的一个会给你90%以上的准确性。

希望能帮上忙。