如何提高此图像中的OCR精度？

Question

我将使用Python中的OpenCV和pytesseract中的OCR从图片中提取文本。我有一个这样的图像：

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然后我写了一些代码来从图片中提取文本，但它没有足够的准确性来正确地提取文本。

这是我的代码：

import cv2
import pytesseract
    
img = cv2.imread('photo.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_,img = cv2.threshold(img,110,255,cv2.THRESH_BINARY)

custom_config = r'--oem 3 --psm 6'
text = pytesseract.image_to_string(img, config=custom_config)
print(text)

cv2.imshow('pic', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

我测试过cv2.adaptiveThreshold，但它不像cv2.threshold那样工作。

最后，这是我的结果，它与图片中的结果不同：

Color Yellow RBC/hpf 4-6
Appereance Semi Turbid WBC/hpf 2-3
Specific Gravity 1014 Epithelial cells/Lpf 1-2
PH 7 Bacteria (Few)
Protein Pos(+) Casts Negative
Glucose Negative Mucous (Few)
Keton Negative
Blood Pos(+)
Bilirubin Negative
Urobilinogen Negative
Nigitesse 5 ed eg ative

你有什么方法可以提高准确度吗？

Answer 1

看到这种明显的偏差，我真的很惊讶，结果已经很好了。但是，这不是最后一行的实际问题，而是阴影！这是您的阈值图像：

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因此，pytesseract没有机会从最后一行中正确检测出任何有意义的内容。让我们尝试删除阴影，遵循Dan Mašek's answer here，并让Otsu进行阈值处理：

import cv2
import numpy as np
import pytesseract

# Read input image, convert to grayscale
img = cv2.imread('NiVUK.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Remove shadows, cf. https://stackoverflow.com/a/44752405/11089932
dilated_img = cv2.dilate(gray, np.ones((7, 7), np.uint8))
bg_img = cv2.medianBlur(dilated_img, 21)
diff_img = 255 - cv2.absdiff(gray, bg_img)
norm_img = cv2.normalize(diff_img, None, alpha=0, beta=255,
                         norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8UC1)

# Threshold using Otsu's
work_img = cv2.threshold(norm_img, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)[1]

# Tesseract
custom_config = r'--oem 3 --psm 6'
text = pytesseract.image_to_string(work_img, config=custom_config)
print(text)

去除阴影的阈值图像如下所示：

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而且，在我看来，最终的输出似乎是正确的：

Color Yellow RBC/hpf 4-6
Appereance Semi Turbid WBC/hpf 2-3
Specific Gravity 1014 Epithelial cells/Lpf 1-2
PH 7 Bacteria (Few)
Protein Pos(+) Casts Negative
Glucose Negative Mucous (Few)
Keton Negative
Blood Pos(+)
Bilirubin Negative
Urobilinogen Negative
Nitrite Negative

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System information
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Platform:      Windows-10-10.0.16299-SP0
Python:        3.9.1
PyCharm:       2021.1.1
NumPy:         1.20.2
OpenCV:        4.5.1
pytesseract:   4.00.00alpha
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