Python PyteSeract读取包含流行数字字体的计算机生成图像的准确度如何？
我试图用tesseract翻译文本图像。从我的试验来看，结果似乎是准确的。然而，我似乎也可以训练tesseract，使其更精确，尽管复杂Python PyteSeract读取包含流行数字字体的计算机生成图像的准确度如何？,python,tesseract,python-tesseract,Python,Tesseract,Python Tesseract,我试图用tesseract翻译文本图像。从我的试验来看，结果似乎是准确的。然而，我似乎也可以训练tesseract，使其更精确，尽管复杂 我的问题是，对于包含流行字体（如times new roman、arial等）的数字图像，图像到文本功能的开箱即用tesseract的可靠性有多高？通常取决于图像的内容-如果存在一些噪音或与文本背景无关（徽标/表格/只是随机的东西）-质量会下降，特别是当文本与噪声的对比度不够大时 这还取决于文本大小：如果您有多个具有不同字体大小的文本区域，您很可能需要分别处理
我的问题是，对于包含流行字体（如times new roman、arial等）的数字图像，图像到文本功能的开箱即用tesseract的可靠性有多高？通常取决于图像的内容-如果存在一些噪音或与文本背景无关（徽标/表格/只是随机的东西）-质量会下降，特别是当文本与噪声的对比度不够大时 这还取决于文本大小：如果您有多个具有不同字体大小的文本区域，您很可能需要分别处理这些区域（或者确定不同的PSM模式是否可以帮助您），因此很难准备一个在所有情况下都能工作的通用解决方案
一般来说，您可以访问页面并尝试按照其中的所有说明进行操作。跟进：质量方面，我认为这是可靠的，您建议如何提高阅读速度？我现在每页24秒，如果可能的话，我希望将其减少到1秒或更短。为了提高性能-您需要重新缩放图像或裁剪文本，然后再重新缩放。另一个选项是使用不同的TesserData-tesseract允许您使用更快（更不准确）的文件-检查
TesserData fast