OCR：检查字母是否在图像（Opencv，Python，Tesseract）的（字符串）中

Question

这是一个非常棘手的问题。

我正在使用以下代码来检测手写图像中的文本。我不希望它识别字符，在这种情况下，它只会在他找到的每个字符/单词周围创建一个边界框。

这是代码：

import cv2
import tesserocr as tr
from PIL import Image
import numpy as np

img = cv2.imread('1.png')

idx = 0

# since tesserocr accepts PIL images, converting opencv image to pil
pil_img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))

# initialize api
api = tr.PyTessBaseAPI()

alphabet_min = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm',
                'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z']

alphabet_max = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M',
                'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z']

try:
    api.SetImage(pil_img)
    boxes = api.GetComponentImages(tr.RIL.SYMBOL, True)
    text = api.GetUTF8Text()
    print(text)

    for (im, box, _, _) in boxes:
        x, y, w, h = box['x'], box['y'], box['w'], box['h']
        #print(box)

        #if w < 200:
            #cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color=(0, 255, 0), thickness=1)

    for letter in text:
        if letter in alphabet_min:
            cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color=(0, 255, 0), thickness=-1)

    idx += 1

finally:
    api.End()

cv2.imshow('2', img)
cv2.waitKey(0)

如果您仔细观察，您会看到print(text)。这个打印他在图像中找到的文本。但是，这是一个手工制作的文本，它几乎没有恢复：

Ca) a1 1. s 5305 Fm“. 4 54 0235 166 firm 4 §24630455

但即使是这个输出也可以在某种程度上帮助我。

在代码上面一点，我做了一个函数：

for letter in text:
        if letter in alphabet_min:
            cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color=(0, 255, 0), thickness=-1) 

这应该获取print(text) 输出中的每个字符，并将其与代码中的alphabet_min 列表进行比较。 但它不想工作。不知道为什么？

这样做的目的是：如果您在print(text) 中找到一个字母，并且这等于alphabet_min 列表中的一个，则使用其在图像中的对应对象将其覆盖在图像中（使用cv2.rectangle）。

有什么建议吗？

源图片是这样的：

编辑

在条件下执行打印（真），它显示6 True。这意味着它找到了这封信。唯一的问题是它没有为它们创建边界框..

Answer 1

解决了...

所以，这是新代码：

import cv2
import tesserocr as tr
from PIL import Image
import numpy as np

img = cv2.imread('1.png')

idx = 0

# since tesserocr accepts PIL images, converting opencv image to pil
pil_img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))

# initialize api
api = tr.PyTessBaseAPI()

alphabet_min = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm',
                'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z']

alphabet_max = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M',
                'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z']

t = 0
try:
    api.SetImage(pil_img)
    boxes = api.GetComponentImages(tr.RIL.SYMBOL, True)
    text = api.GetUTF8Text()

    for (im, box, _, _) in boxes:
        x, y, w, h = box['x'], box['y'], box['w'], box['h']
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color=(0, 255, 0), thickness=1)

        print(text[t])

        for letter in alphabet_min:
            if text[t] in letter:
                cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color=(0, 255, 0), thickness=-1)

        t += 1
        cv2.imshow('2', img)
        cv2.waitKey(0)


    idx += 1


finally:
    api.End()