OCR 的图像预处理：局部 Otsu 阈值处理或其他使用 OpenCV 的二值化算法？答案

【问题标题】：Preprocessing images for OCR: local Otsu thresholding or another binarization algorithm using OpenCV?OCR 的图像预处理：局部 Otsu 阈值处理或其他使用 OpenCV 的二值化算法？
【发布时间】：2021-06-01 12:36:00
【问题描述】：

我正在使用 Otsu，这是一种全局阈值技术，在 Java 中使用 OpenCV。但我读到局部阈值技术（例如 Local Otsu、Sauvola、Niblack 等）在从图像中遗漏文本方面更有效（我正在为 OCR 预处理图像）。这就是我正在做的事情：

 Mat src = Imgcodecs.imread(imageFilePath, Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);
            //Creating an empty matrices to store the destination image.
            Mat dst = new Mat(src.rows(), src.cols(), src.type());
            //Applying simple threshold
            Imgproc.threshold(src, dst, 50, 255, Imgproc.THRESH_OTSU);
            Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(imageFilePath);
            Utils.matToBitmap(dst, bitmap);

我应该使用大津吗？如果可以，如何在本地应用？还是应该使用其他二值化算法？

【问题讨论】：

标签： java opencv image-processing ocr

【解决方案1】：

如果照明不均匀或背景颜色发生变化，全局方法无法在图像的任何地方工作。

本地方法可以解决这个问题，但需要一个比例参数，该参数取决于要检测的特征的大小。（对于这个大小未知的通用解决方案来说，这是一个问题。）

在滑动窗口中应用过滤器是最好的，因为它会产生连续的阈值函数，但比平铺窗口更耗时。

【讨论】：