关于使用ImageMagick和Tesseract进行简单数字图像识别

本文介绍了如何结合ImageMagick和Tesseract进行数字图像识别。首先通过ImageMagick转换图像格式并进行灰度化或二值化处理,然后使用Tesseract进行识别,通过调整参数提高识别率。在实践中,经过适当预处理和放大图像,识别率可达90%左右。

据说Tesseract可是世界排名第三的OCR神器,2010年又更新了3.0版本。Tesseract原先是HP写的,现在Open Source了。

 

下面介绍怎么用Tesseract配合ImageMagick进行简单的数字图像识别。

 

首先Tesseract只能识别bmp,tif,所以先拿ImageMagick转换一下图像。注意得无压缩转换,否则Tesseract报错。

convert -compress none ./pict.gif./in1.tif

然后将图片灰度化-colorspace Gray,或者直接二值化-monochrome成黑白,这样识别率会高一点。

接下来裁剪出想要进行精确识别的部分:-crop widthxheight+x+y

比如-crop 320x40+0+1,从左上角开始坐标为(0,1)处,裁剪出320*40大小的图像。注意参数里是英文字母x,不是乘号*。

 

还有就是网上搜到的-depth 8和-alpha off参数,实践表明加不加效果不大。

一步完成就像这样:

convert -compress none-depth 8 -alpha off -crop 535x24+2+2 -monochrome ./pict.gif ./in1.tif

 

预处理完之后最好再放大一下,这次的样例放大到500%~600%的识别效率就能令人满意。

convert ./in1.tif -scale600% ./in2.tif

 

然后就可以开始用Tesseract进行识别了。

tesseract ./in2.tif ./1-l eng -psm 7

### Tesseract OCR 数字识别教程及配置方法 #### 使用环境准备 为了能够顺利使用 Tesseract 进行数字识别,需先安装 Tesseract 库以及对应的开发包。对于不同的操作系统有不同的安装方式,在 Linux 上可以通过命令 `sudo apt-get install tesseract-ocr` 安装[^1]。 #### Go 语言集成 Tesseract 在 Go 中可以借助第三方库来简化与 Tesseract 的交互过程。通常会选用 gosseract 或者 go-tesseract-v2 等封装好的接口库来进行操作。以 gosseract 为例,创建客户端实例时只需要简单调用 `gosseract.NewClient()` 即可完成初始化工作[^3]。 ```go client := gosseract.NewClient() defer client.Close() ``` #### 图像预处理优化 考虑到实际应用场景中图片质量可能参差不齐,因此建议对输入图像做适当预处理以提高识别精度。常见的做法包括调整对比度、去除噪声点等措施。这些都可以利用 OpenCV 或 ImageMagick 工具链来实现。 #### 设置参数选项 Tesseract 提供了一系列可供调节的参数用于控制其行为模式,比如指定要识别语言(lang 参数)、设置页面分割模式(PageSegMode)等等。当专注于纯数字识别任务时,则应特别注意 lang oem(OCR 引擎模式)两个属性的选择: - **lang**: 设定为目标文字类型,默认情况下为 eng 英语;如果仅限于阿拉伯数码则传入 "digits"。 - **oem**: 推荐采用 LSTM 深度学习模型作为默认引擎(-lstm),它能带来更好的性能表现。 ```go // 只识别数字 client.SetLanguage("digits") // 启用LSTM神经网络引擎 client.SetOEM(gosseract.OEM_LSTM_ONLY) ``` #### 执行识别并获取结果 最后一步就是提交待分析的目标文件路径给到已配置完毕的 Client 对象里边去执行具体的转换流程了。成功之后就能得到最终返回的结果字符串形式的数据。 ```go text, err := client.Text("/path/to/image.png") if err != nil { log.Fatal(err) } fmt.Println(text) ```
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