image-processing - 使用模糊文本改善 Tesseract OCR 结果

Question

我正在研究打印文本的 OCR 识别。我特别关注预处理步骤以改进 Tesseract 的结果。引擎。
我已经通过自适应阈值、噪声去除、文本纠偏等获得了良好的结果......但是当其他商业产品返回不错的结果时，Tesseract 似乎仍然失败。

我使用了以下测试图像，这里是使用 Tesseract 3.04 与两个商业 OCR api 相比获得的结果。所有 3 个服务都提供了相同的二进制图像，其中包含一些稍微模糊的文本。



Tesseract

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现在我想知道 Tesseract 和其他两个产品之间的巨大差距是由于不同的引擎(确定 ABBYY 使用自己的引擎，不确定 OCR Web Service)还是在运行 Tesseract 之前可以完成其他一些预处理步骤.你有什么建议吗？

Answer 1

这里有一个关于“魔法”OCR 预处理的建议。
为了解释所提出的预处理思想的原理，让我们考虑从所提供的文本图像中摘录的所有测试 OCR 都失败的内容:



并对其应用一些“预处理智慧”。首先是通常的阈值:



然后通过单词元素拍摄垂直线，检测最大。 2 像素高的“条”并在它们的边缘切割它们，同时将单词元素切割到其底线:



现在将通过此图像中的单词元素的拍摄线从垂直切换到水平，以检测非常宽的“条”并在其宽度的中间垂直切割它们:



这应该有助于任何 OCR 引擎在此特定图像上提供更好的结果。我可以想象一些商业 OCR 引擎使用这种方法已经能够提供比测试的更好的识别。

在这种情况下，让我提一下 Ubuntu 存储库中可用的另一个免费 OCR 引擎(与 tesseract 相当)。对它们进行相互测试，您可能会更想知道它们是如何提供不同结果的，然后查看它们的源代码以了解 :) 并从这种经验中推断出一些商业方面的经验。

sudo apt-get install cuneiform gocr ocrad