Python实现图片二值化以提升OCR识别率的代码示例
本文介绍利用Python进行图片二值化处理以提高OCR识别率的完整代码。通过PIL库将图像转为灰度,设定阈值200进行黑白分割,最终生成高对比度图像供Tesseract识别,有效提升文字提取准确率。
Python图片二值化提升OCR识别率实战
本文详细讲解了如何使用Python代码对图片进行二值化处理,从而显著提高OCR(光学字符识别)的准确率。文中提供的示例代码逻辑清晰,对希望优化图像预处理流程的开发者具有重要的参考价值。
具体实现代码如下:
import cv2from PIL import Imagefrom pytesseract import pytesseractfrom PIL import ImageEnhanceimport reimport string
def createFile(filePath,newFilePath):
img = Image.open(filePath)
# 模式L”为灰色图像,它的每个像素用8个bit表示,0表示黑,255表示白,其他数字表示不同的灰度。
Img = img.convert('L')
Img.save(newFilePath)
# 自定义灰度界限,大于这个值为黑色,小于这个值为白色
threshold = 200
table = []
for i in range(256):
if i < threshold:
table.append(0)
else:
table.append(1)
# 图片二值化
photo = Img.point(table, '1')
photo.save(newFilePath)
if __name__ == '__main__':
createFile(r'1.bmp',r'newTest.png')
原始输入图片如下:

经过二值化处理后的图片效果:

基于处理后图片的OCR识别结果:

以上内容即为Python图片二值化处理的完整实现方案,希望能为读者的学习与工作提供切实帮助。
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