如何ocr低分辨率图像答案

【问题标题】：How to ocr low resolution image如何ocr低分辨率图像
【发布时间】：2016-03-05 10:55:58
【问题描述】：

我必须从具有如下图所示的经纬度数据的视频中提取文本：

图像分辨率非常低，tesseract 和在线 OCR 无法在未进行任何处理的情况下提取文本。我尝试使用this 去除灰色背景，并减去灰色矩阵，但它没有产生有意义的输出。我转换为 HSV 以提取黄色文本，但再次没有得到有意义的结果。

我想知道是否有任何方法可以提取文本。最有希望的线索似乎是背景是灰度，文字是半透明的黄色。

【问题讨论】：

您可以继续尝试各种图像处理技术，但在一定程度上，提取任何 ocr 数据将非常困难/几乎不可能。这看起来像是其中一种情况，但如果确实需要这样做，那么您将不得不继续尝试各种方法。
JPG 压缩会更加衰减...您可以尝试使文本变细或仅提取黄色强度的峰值，但图像质量太低以至于很难甚至为人阅读...您可以尝试simple OCR我在低质量或非常嘈杂的输入上比神经网络分类器具有优势，但不要抱太大希望...

【解决方案1】：

一般来说，DPI 只是一个数字，所以你可以更改它（我不知道在 python 中如何，但应该有办法）。尝试将其更改为 200 或 300，然后再将其传递给 OCR 引擎。如果这没有帮助，除了将 DPI 设置为 300 之外，尝试将其大小调整为 200%。此外，最好的 OCR 结果适用于黑白图像，因此请尝试对图像应用图像处理以将其转换为黑白图像。我发现以下链接可能对您有所帮助： Using python PIL to turn a RGB image into a pure black and white image

【讨论】：

现有视频的“更改 DPI”没有意义。放大不会提高图像质量。事实上，颜色在这里并没有真正的帮助。
是的。调整图像大小会使其模糊并且不会提高识别率
尝试应用重采样等插值算法来增强调整大小的图像。

【解决方案2】：

这些图像的主要问题是分割字符。如果他们有一个固定的地方，你就完成了。（跳过下一段。）

如果没有，首先通过轮廓分析定位字符组之间的空隙，以简化任务。对于每个组，尝试识别最左边的字符，然后跳过它以找到下一个字符，依此类推。

可以通过直接SAD或SSD与相同字体的参考字符进行比较来识别字符。

不要期望太好的结果。

【讨论】：