我见过一些关于在给定不同引擎输出的情况下确定最佳 OCR 结果的问题，答案通常是“选择最佳引擎”。 但是，我想捕获几帧文本图像，可能会出现临时遮挡或临时故障。 我将 tesseract-ocr 与 python-tesseract 结合使用。
考虑到最后 N 帧的 OCR 输出，我想决定什么是最好的结果(为简单起见，逐行)。
例如，对于 N=3，我们可以使用中值过滤:
ABXD
XBCX
AXCD
当 3 个字符中有 2 个相同时，大多数人获胜，因此结果为 ABCD。 但是，对于不同的字符串大小，这并不容易。如果我期望给定大小 M(如果扫描价格表，行通常是 XX.XX)，我总是可以对大于 M 的字符串进行惩罚。
如果我们谈论数字，中值过滤(计算机视觉中的简单背景减法)或一些最小均方自适应过滤会非常有效。
还有相似字符的问题:l 和 1 可能非常相似，具体取决于字体。
我还考虑在每个字符串之间使用字符串距离。例如，选择与其他字符串的距离之和最小的字符串。
有没有人解决过这类问题？对于此类问题，是否有任何我应该知道的已知算法？
最佳答案
此问题称为多序列比对，您可以阅读相关内容 here
关于algorithm - OCR:根据最后 N 个结果选择最佳字符串(OCR 自适应过滤器)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/9930273/