引言

之前一篇介紹了Tesseract-OCR安裝與測試，已經(jīng)對中文字符的識別支持。大家反饋比較多，所以決定在寫一篇，主要是介紹用它做項目時候需要注意的問題與一些比較重要的函數(shù)使用。主要介紹一下Tesseract-OCR中如何實現(xiàn)結構化的文檔分析以及相關區(qū)域的定位識別。

術語名詞

OEM - OCR Engine Mode

Tesseract-OCR從4.x版本開始支持LSTM，可以通過OEM參數(shù)熟悉設置，oem參數(shù)選項的值與表示分別如下：

0：3.x以前的識別引擎
1：神經(jīng)網(wǎng)絡LSTM的識別引擎
2：混合模式，傳統(tǒng)+LSTM
3：默認，那種支持就用那種

PSM-Page Segmentation Mode

Tesseract-OCR支持對每頁文檔進行結構化分析，并輸出結構化分析的結果，PSM文檔結構化分析可以獲取很多有用的文檔信息?？傆嬛С?3種模式，默認的PSM的選項參數(shù)位PSM_AUTO=3，該選項支持對文檔的結構化輸出信息包括：

dict_keys(['level', 'page_num', 'block_num', 'par_num', 'line_num', 'word_num', 'left', 'top', 'width', 'height', 'conf', 'text'])，其中比較重要的包括：

'left', 'top', 'width', 'height' 表示位置信息
'text' 表示每個的外接矩形左上角與右下角坐標
'conf' 表示置信度，值在0~100之間，小于0的應該自動排除

其它有用的選項包括：

0   角度與語言檢測，不識別不分析文檔結構
1   角度 + PSM模式

更多模型，懶得翻譯，請直接看下面：

0    Orientation and script detection (OSD) only.
1    Automatic page segmentation with OSD.
2    Automatic page segmentation, but no OSD, or OCR.
3    Fully automatic page segmentation, but no OSD. (Default)
4    Assume a single column of text of variable sizes.
5    Assume a single uniform block of vertically aligned text.
6    Assume a single uniform block of text.
7    Treat the image as a single text line.
8    Treat the image as a single word.
9    Treat the image as a single word in a circle.
10    Treat the image as a single character.
11    Sparse text. Find as much text as possible in no particular order.
12    Sparse text with OSD.
13    Raw line. Treat the image as a single text line, bypassing hacks that are Tesseract-specific.

03

函數(shù)說明

PSD分析函數(shù)

def image_to_data(
    image,
    lang=None,
    config='',
    nice=0,
    output_type=Output.STRING,
    timeout=0,
    pandas_config=None,
)

3.5以上版本支持，分析返回文檔結構，完成PSD分析與輸出。

文檔角度與語言檢測

def image_to_osd(
    image,
    lang='osd',
    config='',
    nice=0,
    output_type=Output.STRING,
    timeout=0,
):

OSD檢測，返回文檔的旋轉角度與語言檢測信息

代碼演示部分

使用PSD實現(xiàn)文檔結構分析

image?=?cv.imread("D:/images/text_xt.png")
h,?w,?c?=?image.shape

#?文檔結構分析
config?=?('-l?chi_sim?--oem?1?--psm?6')
dict?=?tess.image_to_data(image,?config=config,?output_type=tess.Output.DICT)
print(dict.keys())
print(dict['conf'])
n_boxes?=?len(dict['text'])

繪制所有BOX框

#?全部文檔結構
text_img?=?np.copy(image)
for?i?in?range(n_boxes):
????(x,?y,?w,?h)?=?(dict['left'][i],?dict['top'][i],?dict['width'][i],?dict['height'][i])
????cv.rectangle(text_img,?(x,?y),?(x?+?w,?y?+?h),?(0,?255,?0),?2)
cv.imwrite('D:/layout-text1.png',?text_img)

顯示如下：

使用conf屬性過濾小于0的BOX框

#?根據(jù)conf>0過濾之后
for?i?in?range(n_boxes):
????if?int(dict['conf'][i])?>?0:
????????(x,?y,?w,?h)?=?(dict['left'][i],?dict['top'][i],?dict['width'][i],?dict['height'][i])
????????cv.rectangle(image,?(x,?y),?(x?+?w,?y?+?h),?(0,?255,?0),?2)
cv.imwrite('D:/layout-text2.png',?image)

OSD檢測文檔偏斜與語言類別

#?檢測傾斜角度
image?=?cv.imread("D:/images/text_90.png")
cv.imshow("text_90",?image)
osd?=?tess.image_to_osd(image)
print(osd)
osd_array?=?osd.split("
")
angle?=?int(osd_array[2].split(":")[1])
conf?=?float(osd_array[3].split(":")[1])
print("angle:?",?angle)
print("conf:?",?conf)
dst?=?cv.rotate(image,?cv.ROTATE_90_CLOCKWISE)
cv.imshow("text_90_rotate",?dst)
cv.imwrite('D:/layout-text3.png',?dst)

檢測配置與白名單機制過濾

#?只檢測數(shù)字
custom_config?=?r'--oem?1?--psm?6?outputbase?digits'
ocr_result?=?tess.image_to_string(dst,?config=custom_config)
print(ocr_result)

#?采用白名單方式只檢測數(shù)字
custom_config?=?r'-c?tessedit_char_whitelist=0123456789?--psm?6'
ocr_result?=?tess.image_to_string(dst,?config=custom_config)
print("白名單方式數(shù)字檢測
",ocr_result)

#?檢測中文
ocr_result?=?tess.image_to_string(dst,?lang="chi_sim")
print("
中文檢測與輸出:
",?ocr_result.replace("f",?"").split("
"))

#?檢測中文情況下，只輸出數(shù)字
ocr_result?=?tess.image_to_string(dst,?lang="chi_sim",?config=custom_config)
print("
中文檢測+數(shù)字輸出:
",ocr_result.replace("f",?"").split("
"))

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

運行結果：

最后一個，可以看出把O檢測成0了，其它OK！這個是OCR的死穴，永遠分不清0跟O。最后還有一句話，Tesseract-OCR如果輸入是二值圖像，背景永遠是白色才是正確之選！

編輯：黃飛

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