Python Tesseract-本应容易的图像结果是错误的数字

请在下面找到一些tesseract无法正确识别的图像

47被认为是“4]”

55被认为是“S55”

90被认为是“智商”

我认为这些图像非常好，应该很容易被Tesseract识别。但结果证明是错误的。我使用的代码如下所示

import cv2
import pytesseract
from PIL import Image
import glob

for i in glob.glob('*.png'):
    img = cv2.imread(i, 0)
    tessdata_dir_config = '--tessdata-dir "C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\" --psm 10'
    result = pytesseract.image_to_string(Image.fromarray(img), config=tessdata_dir_config)
    print result

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有人知道发生了什么以及如何提高性能吗？

好的，我找到了我问题的答案。看来Tesseract不喜欢粗体的字符，所以你必须稍微腐蚀字符的黑色部分。但是要小心

cv2。腐蚀

会腐蚀字符的白色部分，因此我们必须使用

cv2.deplate

来实现这一目标

for i in ['47-4].png', '55-S55.png', '90-IQ.png']:
    img = cv2.imread(i, 0)

    ### After apply dilation using 3X3 kernal. The recognition results are improved.##
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    img = cv2.dilate(img, kernel, iterations=2)

    cv2.imwrite("./output/" + i[:-4]+'_dilate.png', img)
    tessdata_dir_config = '--tessdata-dir "D:\Program Files\Tesseract-ocr\" --psm 10'
    result = pytesseract.image_to_string(Image.fromarray(img), config=tessdata_dir_config)
    print result

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我想看看对这个问题是否有更好的分析。所以我会让它打开一段时间，然后选择最佳答案。

好的，我找到了我问题的答案。看来Tesseract不喜欢粗体的字符，所以你必须稍微腐蚀字符的黑色部分。但是要小心

cv2。腐蚀

会腐蚀字符的白色部分，因此我们必须使用

cv2.deplate

来实现这一目标

for i in ['47-4].png', '55-S55.png', '90-IQ.png']:
    img = cv2.imread(i, 0)

    ### After apply dilation using 3X3 kernal. The recognition results are improved.##
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    img = cv2.dilate(img, kernel, iterations=2)

    cv2.imwrite("./output/" + i[:-4]+'_dilate.png', img)
    tessdata_dir_config = '--tessdata-dir "D:\Program Files\Tesseract-ocr\" --psm 10'
    result = pytesseract.image_to_string(Image.fromarray(img), config=tessdata_dir_config)
    print result

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我想看看对这个问题是否有更好的分析。因此，我会让它打开一段时间，然后选择最佳答案。

我有从android设备屏幕读取文本的问题。 在一些设备上它可以工作，而在其他设备上则不行。 我在tesseract中发现它与图像dpi有关

Tesseract最适用于DPI至少为300 DPI的图像，因此调整图像大小可能是有益的。有关更多信息，请参阅常见问题解答

因此，我使用cv2的调整大小功能来重新缩放图像

    path = "/home/share/workspace/NNW4JJ4T4LR4G66H_ZTE_Blade_L5/clock_present_cropped.png"
    path2 = "/home/share/workspace/NNW4JJ4T4LR4G66H_ZTE_Blade_L5/clock_present_cropped_2.png"
    crop_img2 = cv2.imread(str(path))
    img_scaled = cv2.resize(crop_img2, None, fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    cv2.imwrite(str(path2), img_scaled)
    crop_img2 = Image.open(path2)
    result = pytesseract.image_to_string(crop_img2)

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现在，它在所有设备上都能正常工作。

我遇到了从android设备屏幕读取文本的问题。 在一些设备上它可以工作，而在其他设备上则不行。 我在tesseract中发现它与图像dpi有关

Tesseract最适用于DPI至少为300 DPI的图像，因此调整图像大小可能是有益的。有关更多信息，请参阅常见问题解答

因此，我使用cv2的调整大小功能来重新缩放图像

    path = "/home/share/workspace/NNW4JJ4T4LR4G66H_ZTE_Blade_L5/clock_present_cropped.png"
    path2 = "/home/share/workspace/NNW4JJ4T4LR4G66H_ZTE_Blade_L5/clock_present_cropped_2.png"
    crop_img2 = cv2.imread(str(path))
    img_scaled = cv2.resize(crop_img2, None, fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    cv2.imwrite(str(path2), img_scaled)
    crop_img2 = Image.open(path2)
    result = pytesseract.image_to_string(crop_img2)

现在，它可以与所有设备配合使用