如何用pytess提高图像识别的可能性

Question

我想把这张图片转换成文字。图像相当小，但可读性很强（15x160，只有灰色文本和白色背景），我似乎无法让pytesseract正确读取图像。我试图用.resize（）来增加大小，但似乎没有起到什么作用。这是我的一些代码。有什么新的东西可以增加我的机会吗？就像我说的，我很惊讶pytesseract在这里让我失败了，它很小，但是与我看到的一些东西相比超级可读。在

for dImg in range(0, len(imgList)):
    url = imgList[dImg]
    local = "img" + str(dImg) + ".jpg"
    urllib.request.urlretrieve(url, local)
    imgOpen = Image.open(local)
    imgOpen.resize((500,500))
    imgToString = pytesseract.image_to_string(imgOpen)
    newEmail.append(imgToString)

Answer 1

设置页面分段模式（psm）可能会有所帮助。在

要获得所有可用的psm，请在终端中输入tesseract help-psm。在

然后根据您的需要确定psm。假设您要将图像视为单个文本行，在这种情况下，您的ImgToString变成：

imgToString = pytesseract.image_to_string(imgOpen, config = ' psm 7')

希望这对你有帮助。在

Answer 2

您可以在代码中执行几个预处理步骤。在

1）使用from PIL import Image和{}。您可以检查其他几个设置。在

2）一个稍微先进的方法：使用CNN。您可以使用一些预先培训的cnn。在这里您可以找到更详细的信息：https://www.cs.princeton.edu/courses/archive/fall00/cs426/lectures/sampling/sampling.pdf

畅通节能法