这是原始屏幕截图，我将图像裁剪成4部分并尽可能清除图像的背景，但tesseract仅检测此处的最后一列并忽略其余部分。tesseract的输出显示为存在我在处理结果时删除的空格Femme—Fatale.DaRkLoRdEIaaChineseN1gg4Noob_Diablo_tesseract的输出显示为存在我在处理结果时删除的空格Kicked.NosNoelChikiZDDeath_Eag|e_42Chai—.3579101714829623O7101221422799220513678821271986307564048841540406O8080我只是转储的输出result=`py
我正在编写一个OCR应用程序来从屏幕截图图像中读取字符。目前，我只关注数字。我的方法部分基于这篇博文:http://blog.damiles.com/2008/11/basic-ocr-in-opencv/.我可以使用一些巧妙的阈值来成功提取每个单独的字符。事情变得有点棘手的地方是匹配角色。即使使用固定的字体和大小，背景颜色和字距调整等一些变量也会导致相同的数字以略微不同的形状出现。例如，下图被分割成3个部分:Top:我从截图中成功提取的目标数字中间:模板:我训练集中的一个数字底部:顶部和中间图像之间的误差(绝对差值)部分已经全部缩放(两条绿色水平线之间的距离代表一个像素)。您可以看到
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭3年前。Improvethisquestion我决定做一个有趣的项目，我想将扑克牌的图像作为输入并返回其等级和花色。我想我只需要看左上角，因为那里有所有信息。它应该是稳健的-如果我有一张方片A的大图像，我应该能够将它缩放到20%到200%的任何地方，并且仍然能得到正确的答案。第一个问题-是否有任何已经编写的内容可以做到这一点？如果是这样，我会找到OCR的其他东西，这样我就不会重复工作。其次-执行此操作的最佳方法是什么？神经网络？手工编码的东西？任何人
本文基于百度智能云平台提供的OCR识别技术，对身份证图片及营业执照图片识别处理。可以说是全网最详尽可用的教程，希望慢慢食用！准备工作1.百度智能云官网：百度AI开放平台-全球领先的人工智能服务平台需注册账号，申请开通应程序，目的是为了得到APIkey（注册应用获取）和SecretKey（注册应用获取）2.百度智能云JavaSDK：GitHub-Baidu-AIP/java-sdk:百度AI开放平台JavaSDK用到里面获取accessToken的接口方法（已可以自己写）一些用到的SDKcom.baidu.aipjava-sdk4.8.0commons-iocommons-io2.6com.al
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关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭4年前。Improvethisquestion能否推荐一些用于OCR和手写字符识别的python库或源代码？
我正在使用带有python-tesseract的tesseractOCR。在tesseractFAQ中，关于数字，我们有:UseTessBaseAPI::SetVariable("tessedit_char_whitelist","0123456789");BEFOREcallinganInitfunctionorputthisinatextfilecalledtessdata/configs/digits:tessedit_char_whitelist0123456789andthenyourcommandlinebecomes:tesseractimage.tifoutputbas
我正在尝试根据收据的这个玩具示例进行OCR。使用Python2.7和OpenCV3.1。灰度+模糊+外部边缘检测+收据中每个区域的分割(例如“类别”以稍后查看哪个标记-在本例中为现金-)。当图像“倾斜”以便能够正确转换然后“自动”分割收据的每个部分时，我觉得很复杂。例子:有什么建议吗？下面的代码是在边缘检测之前获取的示例，但是当收据像第一张图像时。我的问题不是图像到文本。是图像的预处理。非常感谢任何帮助!:)importos;os.chdir()#Putyourowndirectoryimportcv2importnumpyasnpimage=cv2.imread("Rent-Rece
我正在尝试检测这些始终经过清晰预处理的价格标签文本。虽然它可以很容易地阅读上面写的文字，但它无法检测价格值。我正在使用python绑定(bind)pytesseract尽管它也无法从CLI命令中读取。大多数情况下，它会尝试将价格部分识别为一个或两个字符。示例1:tesseractD:\tesseract\tesseract_test_images\test.pngoutput示例图像的输出是这样的。jeBeutel13但是，如果我裁剪和拉伸(stretch)价格以使其看起来像是分开的并且字体大小相同，则输出就很好。处理后的图片(裁剪缩价):jeBeutel1,89如何让OCRtesse
我是Tensorflow的新手，我正在尝试构建能够对我的图像执行OCR的模型。我必须阅读9个字符(固定在所有图像中)、数字和字母。我的模型将与此类似https://matthewearl.github.io/2016/05/06/cnn-anpr/我的问题是，我是否应该先针对每个字符训练我的模型，然后组合字符以获得完整的标签表示。或者我应该直接训练全标签？我知道我需要传递给模型，图像+相应图像的标签，这些标签的格式是什么，是文本文件吗，我对那部分有点困惑，所以关于标签格式的任何解释都是传递给模型会有帮助吗？我很感激，谢谢。 最佳答案
