Muk*_*kul 5 python ocr opencv image-processing computer-vision
我正在尝试从轮胎图像中提取文本,因为背景和前景文本相似,大多数 OCR(尝试过 google OCR 和 tesseract)都无法检测到文本。你们能否为此任务建议一些预处理步骤以提高 OCR 效率
我已经尝试过对这些文本进行阈值处理和边缘检测 - 我没有得到正确的阈值输出,但在边缘检测方面取得了一些领先 -
这是使用 OpenCV进行整体嵌套边缘检测的结果-
快速测试将是感受复杂性和验证方法的最佳方式。让我们使用以下示例:
颜色阈值是第一个尝试的选项,考虑到非常理想的初始条件,它的效果非常好:
稍微不同的情况将需要额外的调整,因此可能很难开发出涵盖所有情况的解决方案。不同的照明条件可能会导致一组完全不同的阈值等。
边缘过滤器可能会提供额外的见解,但“纹理”字母将成为一项更棘手的任务。最后,可能可以使用神经网络(具有适当的训练集)来捕获所有具体细节、字母、数字等,但不能保证最终的准确性足够高。
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