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我一直在尝试使用 Tesseract 来识别一系列图像中的一些数字，在寻求建议后，我做了一些改进。到目前为止，我已经尝试了以下步骤：

  • 以适当的阈值对图像进行二值化以挑选出数字
  • 将 Tesseract 限制为仅数字
  • 使用多种方法放大图像（getScaledInstance with Image.SCALE_SMOOTH, AffineTransform using AffineTransformOp.TYPE_BICUBIC）
  • 探索不同的 Tesseract 页面分割模式。目前使用模式 6。

这些数字在形状上都是相同的，并且完全对齐，尽管它们的边缘有些锯齿状。处理后的图像示例：

在此处输入图像描述 在此处输入图像描述

Tesseract 对这些没问题，但它经常混淆 8 与 3、6 与 5、9 与 5。

我一直在寻找一些不同的方法来平滑图像并尝试不同的比例，但我也想知道仅仅通过训练 Tesseract 的过程是否更有意义。只有 10 个可能的值总是几乎相同，看起来学习识别它们应该不会太难，但训练 Tesseract 似乎也很痛苦。

关于如何在这些图像上从 Tesseract 获得最后一点准确性的任何建议？

我正在使用 tess4j 和 Java，因此特别感谢 Java 特定的建议和库。虽然我愿意自己实现算法，但我不想重新发明轮子。

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我尝试了更多的预处理想法，但没有取得太大进展，包括各种类型的灰度、图像颜色反转、调整大小和替代二值化策略。这些都没有比我原来的、未调整大小的二值化得到改进。最终，我决定试一试 Tesseract 培训。我按照这里的说明进行操作： Manual Tesseract Training Walkthrough

我很难找到任何可以在 64 位 Windows 中实际运行的程序来帮助我，最终我手动完成了大部分工作。我使用 jTessBoxEditor 编辑手动生成的 .box 文件，尽管我还在文本编辑器中进行了一些编辑，以添加框文件生成器丢失的缺失字符的条目。我只有这些小 tiffs 可以解决，所以我的培训文件不符合 Tesseract wiki 指南，但是很好。

使用 box.train 时出现一些错误：

FAIL! apply_boxes BOXFILE LINE ... failure! COULDN'T FIND A MATCHING BLOB

在无效的谷歌搜索之后，我决定忽略它们并继续前进。

尝试运行 cntraining 时出现更多错误：

Error: Illegal number of feature sets!
signal_termination_handler:Error:Signal_termination_handler called:Code 3001

在进行了更多无效的谷歌搜索之后，我基本上尝试依次省略每个 .tr 文件，以查看是哪个文件导致了问题。最终我能够用 1 个丢失的文件完成 cntraining。我不知道这对我的输出有什么影响，但我再次决定忽略它并继续前进。

我在运行 combine_tessdata 时遇到了另一个问题：

Error opening unicharset file
Error combining tessdata files into foo.traineddata

这是因为我需要将我的 lang 前缀放在 unicharset 文件之前，而本教程并未指示我这样做。之后，我成功地构建了一个经过训练的数据文件。不知道它是否会起作用，我把它放到我的 tessdata 目录中，将我的语言切换到新的训练语言并再次尝试。

瞧，太完美了。它现在似乎可以 100% 准确地识别我的数字（至少在我有限的样本量中）。我正在做的唯一预处理是将图像二值化，无需进一步清理或重新缩放。

因此，显然，对于一个小字符集，手动训练是值得的。我大概花了 3 个小时来摸索找到有效的工具，并在整个过程中拼凑起来。作为参考，我从 14 个 tif 开始，与我最初的帖子中的那些类似。其中四个在此过程中出现了一个或另一个错误，加上我从 cntraining 中省略的 1（但没有从其他任何东西中......？），所以就像.. 9 和 2/3 的图像进行训练。这显然已经足够了，这要归功于我的角色的一致性。

于 2015-02-26T06:12:35.617 回答