Image processing 可用于识别表面上工业零件名称（粘贴或雕刻）的图像预处理方法？

我正在从事一个项目，我的任务是通过贴在标签上或刻在其表面上的零件号来识别机器零件。标签和雕刻部件的一个示例如下图所示

我的任务是识别9或10个字母数字（第一张图中为03C 997 032 D，第二张图中为357 955 531）。这似乎是一项简单的任务，但我在区分图像中的有用信息和零件的其他部分时遇到了问题，即图像中有许多其他数字和字符，我只想关注提到的数字。我尝试了很多事情，但到目前为止没有成功。有人知道图像预处理方法或我应该应用的任何ML/DL模型以获得期望的结果吗

提前谢谢！

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JD

您可以使用OCR从图像中获取所有字符，然后使用提取所需的图案。

您可以使用OCR方法，如Tesseract

也许，您希望在运行文本识别系统之前，通过执行一些过滤来清除噪声/删除额外信息来清理图像，例如：

• 转换为灰度（颜色不相关，不是吗？）
• 作物到感兴趣区域
• 坎尼过滤器

本教程提供了一个良好的开端：

• （Python API）
• （C++API）

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您当前的输出是什么？你不能只过滤你正在寻找的序列吗？我不认为你的问题可以通过预处理来解决。@TA我当前的输出是上面图像中所有可用的字符。我想要作为输出的字符串并不总是在图像的顶部，或者它没有任何特定的字体样式。这就是为什么我努力寻找好的方法/逻辑，用额外的识别字符来区分我想要的结果。