Python 几乎相同的Tesseract图像将以不同的方式进行解析

我正在打开一个图像进行形态学转换并保存它。但是，图像之间没有明显的差异（即使放大到像素）。图片链接如下。其中一个解析正确，另一个解析错误

这是踢球的人。如果我在MS Paint中打开未正确解析的图像，完全不执行任何操作，然后单击“保存”，它将神奇地开始正确解析

有人能解释一下吗

这是我的密码

img = cv2.imread(IMAGE, 1)
imgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
kernel = np.ones((1,40), np.uint8)
morphed = cv2.morphologyEx(imgray, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
dst = cv2.add(imgray, (255-morphed))
cv2.imwrite("out.png", dst)

图像解析为“52.983.842”：

图像被错误地解析为“522.983.8422”：

---

这两幅图像确实不同

如果将它们推入GIMP，并将图层覆盖模式设置为

Subtract

，则会得到以下结果：

在最后一个

2

之后，差异似乎包含了一些伪影，Tesseract认为这是另一个数字

使用Paint保存结果可能会重新编码输出

假设您的图片是JPG，这是有损压缩的。 有几种方法可以制作压缩表，您将得到不同的工件。看来，在目前的情况下，Tesseract听到了噪音

---

还请注意JPG和text。你应该考虑使用无损格式，比如PNG。

< P>这两个图像确实不同。

如果将它们推入GIMP，并将图层覆盖模式设置为

Subtract

，则会得到以下结果：

在最后一个

2

之后，差异似乎包含了一些伪影，Tesseract认为这是另一个数字

使用Paint保存结果可能会重新编码输出

假设您的图片是JPG，这是有损压缩的。 有几种方法可以制作压缩表，您将得到不同的工件。看来，在目前的情况下，Tesseract听到了噪音

---

还请注意JPG和text。你应该考虑使用无损格式，比如PNG。

我可以确认保存为无损PNG修复了我的问题。我最初裁剪了一个较大的PNG并保存为JPG，这允许在形态学转换后出现一些干扰OCR的噪音。我可以确认保存为无损PNG解决了我的问题。我最初裁剪了一个更大的PNG并保存为JPG，这允许在形态学转换后出现一些干扰OCR的噪声。