我正在尝试使用tess4J从图像中识别七段数字文本。
我的输入在这里
我做了一些标准化如下
1] 图像裁剪。
2 ] 将其转换为二进制
我希望从图像中删除锯齿状的文本边缘。我怎样才能做到这一点?
我尝试了来自 GitHub 的不同训练数据。但没有什么能如我所愿。
如何手动创建训练数据?.
我正在等待您的好建议,并在此先感谢您。. . .
我正在尝试使用tess4J从图像中识别七段数字文本。
我的输入在这里
我做了一些标准化如下
1] 图像裁剪。
2 ] 将其转换为二进制
我希望从图像中删除锯齿状的文本边缘。我怎样才能做到这一点?
我尝试了来自 GitHub 的不同训练数据。但没有什么能如我所愿。
如何手动创建训练数据?.
我正在等待您的好建议,并在此先感谢您。. . .
您可以尝试结合使用 Sobel 过滤器(使边缘变细)和高斯过滤器(使图像模糊)。
您没有指定在 Java 中用于图像处理的 API,并且由于我不熟悉Tess4J ,因此我将展示可以从 Python 完成的功能(您可以使用首选库在 Java 中进行图像处理,该过程将是相同的):
import scipy
import scipy.misc
import scipy.ndimage.filters
import numpy
def save_image(img_data, counter):
img_fn = "img_{}.jpg".format(counter)
scipy.misc.imsave(img_fn, img_data)
if __name__ == "__main__":
# This loads the second image of your post
img_0 = scipy.misc.imread("TqO53.jpg")
img_0 = scipy.average(img_0, -1)
#save_image(img_0, 0)
# Obtain edges
img_x = scipy.ndimage.filters.sobel(img_0, 0)
img_y = scipy.ndimage.filters.sobel(img_0, 1)
img_1 = numpy.hypot(img_x, img_y)
#save_image(img_1, 1)
# Remove edges from original image (i.e. thinning edges)
img_2 = img_0 - img_1
img_2[img_2 < 10] = 0
save_image(img_2, 2)
# Blur image if you want to get rid of the sketchy borders
img_3 = scipy.ndimage.gaussian_filter(img_2, sigma=1)
save_image(img_3, 3)
这将生成以下图像:
您可以尝试使用这两种类型的图像来确定使用Tess4J哪个效果好,您可能不需要在细化边缘后模糊图像,因为可以更容易地识别数字。
如果在那之后你想要,你可以尝试细化整个数字,直到它们有 1 个像素厚。也许这适用于Tess4J。