问题描述
我在阅读明亮背景上的白色文本时遇到问题,它会找到文本本身,但无法真正正确翻译。
图片:
说实话,我一直得到的结果是 LanEerus
,这并不遥远。
我想知道什么图像预处理可以解决这个问题?在尝试使用代码进行处理之前,我正在使用 photoshop 对其进行手动预处理,以找出应该首先起作用的内容。
我已经尝试将其设为位图,但这会使文本的边框变得非常糟糕,导致 tesseract 只是将其转换为随机字符。
反转颜色和/或灰度似乎也不起作用。
有人有什么想法吗?我知道对于这个案例的文本来说,这是一个非常糟糕的背景。相信我,我希望背景不同!
我的测试代码:
File file = new File("C:\\tess\\lando.png");
ITesseract tess = new Tesseract();
tess.setDatapath("tessdata");
System.out.println(tess.doOCR(file));
编辑
我已通读Improving the quality,但无法让这些提示发挥作用。
编辑 2
使用OpenCV对图像进行灰度、反色、高斯模糊和自适应阈值预处理后。我得到了图像的这个结果,但没有更好的阅读。如果有的话,更糟..
解决方法
这是一种可能的解决方案。这是在 Python 中的,但对于 Java 端口来说应该足够清楚了。我们将应用一种称为获得除法的方法。这个想法是您尝试构建背景模型,然后通过该模型对每个输入像素进行加权。在大部分图像期间,输出增益应该相对恒定。这将消除大部分背景颜色变化。我们可以使用一个 morphological
链稍微清理一下结果,让我们看看代码:
# imports:
import cv2
import numpy as np
# OCR imports:
from PIL import Image
import pyocr
import pyocr.builders
# image path
path = "D://opencvImages//"
fileName = "c552h.png"
# Reading an image in default mode:
inputImage = cv2.imread(path + fileName)
# Get local maximum:
kernelSize = 5
maxKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(kernelSize,kernelSize))
localMax = cv2.morphologyEx(inputImage,cv2.MORPH_CLOSE,maxKernel,None,1,cv2.BORDER_REFLECT101)
# Perform gain division
gainDivision = np.where(localMax == 0,(inputImage/localMax))
# Clip the values to [0,255]
gainDivision = np.clip((255 * gainDivision),255)
# Convert the mat type from float to uint8:
gainDivision = gainDivision.astype("uint8")
第一步是应用增益除法,你需要的操作很简单:一个带有大矩形closing
的形态学structuring element
和一些数据类型转换,注意后者。这是应用该方法后您应该看到的图像:
非常酷,背景几乎没有了。让我们使用 Otsu 的阈值来获取二值图像:
# Convert RGB to grayscale:
grayscaleImage = cv2.cvtColor(gainDivision,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Get binary image via Otsu:
_,binaryImage = cv2.threshold(grayscaleImage,255,cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
这是二进制图像:
我们有一个很好的文本边缘图像。如果我们用白色 Flood-Fill
背景,我们可以获得黑色背景和白色文本。但是,我们应该小心字符,因为如果字符损坏,Flood-Fill
操作会将其擦除。让我们首先通过应用形态学 closing
来确保我们的角色是封闭的:
# Set kernel (structuring element) size:
kernelSize = 3
# Set morph operation iterations:
opIterations = 1
# Get the structuring element:
morphKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,kernelSize))
# Perform closing:
binaryImage = cv2.morphologyEx( binaryImage,morphKernel,opIterations,cv2.BORDER_REFLECT101 )
这是生成的图像:
如您所见,边缘更加坚固,最重要的是,边缘是封闭的。现在,我们可以Flood-Fill
使用白色背景。此处,Flood-Fill
种子点位于图像原点 (x = 0
,y = 0
):
# Flood fill (white + black):
cv2.floodFill(binaryImage,mask=None,seedPoint=(int(0),int(0)),newVal=(255))
我们得到这张图片:
我们快到了。如您所见,某些字符(例如,“a”、“d”和“o”)内部的空洞未被填充 - 这可能会对 OCR
产生噪音。让我们试着填满它们。我们可以利用这样一个事实,即这些孔都是父轮廓的孩子。我们可以隔离子轮廓,并再次应用 Flood-Fill
来填充它们。但首先,不要忘记反转图像:
# Invert image so target blobs are colored in white:
binaryImage = 255 - binaryImage
# Find the blobs on the binary image:
contours,hierarchy = cv2.findContours(binaryImage,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# Process the contours:
for i,c in enumerate(contours):
# Get contour hierarchy:
currentHierarchy = hierarchy[0][i][3]
# Look only for children contours (the holes):
if currentHierarchy != -1:
# Get the contour bounding rectangle:
boundRect = cv2.boundingRect(c)
# Get the dimensions of the bounding rect:
rectX = boundRect[0]
rectY = boundRect[1]
rectWidth = boundRect[2]
rectHeight = boundRect[3]
# Get the center of the contour the will act as
# seed point to the Flood-Filling:
fx = rectX + 0.5 * rectWidth
fy = rectY + 0.5 * rectHeight
# Fill the hole:
cv2.floodFill(binaryImage,seedPoint=(int(fx),int(fy)),newVal=(0))
# Write result to disk:
cv2.imwrite("text.png",binaryImage,[cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION,0])
这是生成的掩码:
酷,让我们应用 OCR
。我正在使用 pyocr
:
txt = tool.image_to_string(
Image.open("text.png"),lang=lang,builder=pyocr.builders.TextBuilder()
)
print(txt)
输出:
Landorus