对于我正在进行的一个项目，我尝试使用 OCR 检测食品托盘图像上的数字。为此，我在 python 中使用了 Tesseract 4。但它无法正确检测我拥有的大多数图像的数字。我尝试使用 OpenCV 进行各种图像预处理，例如模糊、阈值、锐化、腐 eclipse 和膨胀，以提高准确性。但似乎没有任何作用。我是计算机视觉的新手，因此任何建议或替代解决方案都会有很大帮助。我已在下面的链接中附加了图像。提前致谢。
最佳答案
您需要更强大的文本检测来为您裁剪文本候选区域。
处理会稍微复杂一些，如下:
- 运行文本检测，获取文本候选区域
- 提取该区域
- 使用tesseract读取文本
OpenCV 的 DNN 模块内部有一个很棒的文本检测脚本，名为:text_detection.py这是使用 EAST 文本检测。使用您的示例图像，我可以在绿色矩形中提取以下文本候选区域。所以接下来的步骤就是上面的步骤 2 和 3。
当然，EAST 没有针对您的场景进行训练，因此 100% 的准确度是不可能的。您可以尝试收集数据并为您的场景训练 EAST。但我认为，默认的准确率将达到 90% 以上。
希望这有帮助。
关于python - 使用 Tesseract python 进行数字识别，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/58281656/