Image processing 在此分析的基础上对图像进行分析和变换，以获得更好的OCR效果

我有一个OCR项目，但它只适用于文本相当笔直的图像，而不是颠倒的图像。（未旋转文本） 所以我想让OCR能够识别任何类型的图像，甚至是倒置的。但我不知道解决这个问题的方法是什么

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我需要一些类似于分析字母行的东西，但即使这样，我也无法确定这行字母是否颠倒

我对你的回答将非常高，因为这并不像你想象的那样简单。您可能正在进行某种图像分割，即对文本中的每个字符进行分割。但为了识别字符，即使在旋转时，也需要使用具有旋转不变特征的特征向量。为了做到这一点，一些人正在使用

泽尼克时刻

-广泛用于书写

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我不认为这是一项简单的任务

如果您正在执行OCR的图像来自多行上有大量文本的杂志或书籍，我建议尝试查找页面的旋转

可能最简单的方法是对直线应用hough变换。由于每行文本之间的空白应为宽白线，因此无需对图像进行任何预处理。否则，请尝试模糊它或使用“关闭”形态学操作将文本行变成不透明块

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使用hough变换找到图像中的线条后，只需提取主要旋转角度（如所有线条的平均角度）并将其旋转回来。

不确定您是在创建OCR引擎还是在使用OCR引擎。大多数商业OCR引擎可以检测到页面倒置（或旋转90度）并自动旋转。例如，我的公司可以做到这一点

一个简单的解决方案是取图像的一部分，从四个角度在引擎中运行，直到返回大量可识别的文本。您可以使用字典查看您得到的是否是单词和置信水平，以查看引擎对其识别的确定程度

如果您的引擎可以报告置信度级别，并且它们报告的置信度始终低于某个阈值，那么您应该停止并查看文档是否旋转

对于90和270，hough变换将告诉您图像中的线条是水平的还是垂直的。它还可以告诉你它们是否只是稍微偏离水平方向旋转，这样你也可以纠正这一点