如何使用 OpenCV 从 PNG 文件中提取数字？答案

【问题标题】：How to extract numbers from image using OpenCV and pytesseract image_to_string()?如何使用 OpenCV 从 PNG 文件中提取数字？
【发布时间】：2019-08-16 19:29:22
【问题描述】：

我正在尝试使用 OpenCv 从 .png 文件中提取数字，然后使用 pytesseract 中的 image_to_string() 方法，但输出效果不佳。

我尝试了一些预处理方法，例如调整大小和噪声过滤器，但仍然无法获得准确的结果。我该如何处理？

【问题讨论】：

至少你没有尝试使用 JPEG 输入图像。能否大大提高源图像质量？

标签： python opencv image-processing ocr python-tesseract

【解决方案1】：

这是一个简单的预处理步骤，用于在使用 pytesseract 之前清理图像

将图像转换为灰度
锐化图像
执行形态转换以增强文本

由于您的输入图像看起来很模糊，我们可以使用cv2.filter2D() 和通用锐化内核来锐化图像。其他类型的内核可以找到here

image = cv2.imread('1.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
sharpen_kernel = np.array([[-1,-1,-1], [-1,9,-1], [-1,-1,-1]])
sharpen = cv2.filter2D(gray, -1, sharpen_kernel)

文字有小孔，所以我们可以使用cv2.dilate()来封闭小孔并平滑图像

sharpen = 255 - sharpen
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (2,2))
dilate = cv2.dilate(sharpen, kernel, iterations=1)
result = 255 - dilate

结果如下。您可以尝试仅使用锐化图像或 pytesseract 增强图像

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('1.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
sharpen_kernel = np.array([[-1,-1,-1], [-1,9,-1], [-1,-1,-1]])
sharpen = cv2.filter2D(gray, -1, sharpen_kernel)

cv2.imwrite('sharpen.png', sharpen)
sharpen = 255 - sharpen
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (2,2))
dilate = cv2.dilate(sharpen, kernel, iterations=1)

result = 255 - dilate
cv2.imwrite('result.png', result)
cv2.waitKey(0)

【讨论】：

【解决方案2】：

我尝试锐化图像；但是，我没有注意到使用 tesseract 进行数字提取的任何改进。我的建议是首先使用基于深度学习的超分辨率方法来改进图像，如this，并使用 tesseract 进行数字提取。

【讨论】：