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我正在尝试使用 tesseract OCR 扫描名片，我所做的只是发送图像而不进行预处理，这是我正在使用的代码。

 Tesseract* tesseract = [[Tesseract alloc] initWithLanguage:@"eng+ita"];
tesseract.delegate = self;
[tesseract setVariableValue:@"0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ@.-()" forKey:@"tessedit_char_whitelist"];

[tesseract setImage:[UIImage imageNamed:@"card.jpg"]]; //image to check
[tesseract recognize];

 NSLog(@"Here is the text %@", [tesseract recognizedText]);

卡片图片

这是输出

正如您所看到的，准确度不是 100%，这不是我关心的问题，我想我可以通过一些简单的每次处理来解决这个问题。但是，如果您注意到它混合了底部的两个文本块，从而将地址和其他卡片上的其他信息分开。

我怎么可能使用 Leptonica（或其他可能的 OpenCV）以某种方式对文本进行分组？可能将图像上的文本区域单独发送到 tesseract 进行扫描？我已经在这个问题上停留了一段时间，欢迎任何可能的解决方案！

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4 回答 4

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我建议使用一种称为“运行长度平滑算法”（RLSA）的算法。该算法用于许多文档图像处理系统，尽管并非每个系统都将其作为其 API 的一部分公开。

原论文发表于 1982 年，需要付费。但是，许多其他有关文档图像处理的论文都引用了相同的算法，您可以在其中轻松找到实现细节和改进。

一篇这样的论文是：http ://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0262885609002005

其基本思想是逐行扫描文档图像，记录字母之间间隙的宽度。

然后，可以通过对间隙的宽度进行过滤，并将小间隙设置为与文本相同的颜色来组合附近的文本字符。结果将是大型连接组件，它们表示：

  • 字，
    • 通过缩小字符之间的间隙，
  • 文本行，
    • 通过缩小单词之间的差距，以及
  • 段落
    • 通过逐列扫描，然后关闭文本行之间的垂直间隙。

如果您无权访问任何公开此功能的文档图像分析库，您可以通过以下方式模仿效果：

  • 使用形态运算（形态闭合），然后
  • 对结果执行连接组件标记。

大多数图像处理库，例如 OpenCV，都提供了这样的功能。采用这种方法可能效率较低，因为您必须使用不同的文本间隙大小重新运行算法以实现不同级别的聚类，除非用户向您的应用程序提供文本间隙大小。

于 2015-06-26T23:07:52.737 回答
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您可以尝试 HOCRText，它将所有扫描的单词以及该图像中每个单词的框架作为 xml 返回。

char *boxtext = _tesseract->GetHOCRText(0);

您可以解析该 xml 以获取每个单词及其框架。否则，如果您需要，您可以在图像中提及应该进行 tesseract 扫描的框架。

_tesseract->SetRectangle(100, 100, 200, 200);

在调用识别之前设置此框架。因此 tesseract 将仅扫描该帧并在该帧返回文本。

于 2014-02-05T11:03:22.573 回答
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我认为您遇到了 OCR 的一个基本问题——这种类型的印刷设计使用空白作为有意义的分隔符，但 OCR 软件不/无法理解这一点。

这只是黑暗中的一次疯狂尝试，但这是我会尝试的：

从左上角开始，构建一个可能是整个图像大小的 1-5% 的框。将它发送到 OCR，看看你是否得到了看起来有意义的东西。如果没有，请扩大直到你得到一些东西。

一旦你有了一些东西，开始以合理的单位扩展块，直到你停止获取新数据。希望您可以确定这一点是“有意义的空白”，现在您可以将此处理后的文本视为“一个块”并因此完成。现在从图像的下一个未处理部分开始，然后逐步完成，直到完成整个图像。

通过使用一组相互链接的扩展框，希望您只会获得有意义的数据块组合在一起。使用您的示例，一旦您隔离徽标并对其进行处理（以及由此产生的乱码），下一个框将以 Noah 中的“N”开头。然后向右扩展，直到获得全名。

完成此操作后，您将再次访问，希望您会得到一个包含 Associate 中“A”的边界框，并获得整行。

我敢肯定，一次一个像素对于 OCR 的所有这些运行将花费太长时间，但肯定会在“每个间隔扩展的块大小”和“所需的处理量”之间进行权衡。

我不明白为什么这种方法不适用于相对正常的印刷设计，比如常规风格的名片。

于 2014-02-04T21:04:01.770 回答
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Github 上有一个示例 iOS 应用程序，它可能对您有所帮助：

https://github.com/danauclair/CardScan

他是怎么看名片的？他写了以下内容，（或者您可以在文件中阅读：https ://github.com/danauclair/CardScan/blob/master/Classes/CardParser.m ）

//  A class used to parse a bunch of OCR text into the fields of an ABRecordRef which can be added to the 
//  iPhone address book contacts. This class copies and opens a small SQLite databse with a table of ~5500
//  common American first names which it uses to help decipher which text on the business card is the name.
//
//  The class tokenizes the text by splitting it up by newlines and also by a simple " . " regex pattern.
//  This is because many business cards put multiple "tokens" of information on a single line separated by 
//  spaces and some kind of character such as |, -, /, or a dot.
//
//  Once the OCR text is fully tokenized it tries to identify the name (via SQLite table), job title (uses 
//  a set of common job title words), email, website, phone, address (all using regex patterns). The company
//  or organization name is assumed to be the first token/line of the text unless that is the name.
//
//  This is obviously a far from perfect parsing scheme for business card text, but it seems to work decently
//  on a number of cards that were tested. I'm sure a lot of improvements can be made here.
于 2017-03-04T15:11:50.040 回答