Для улучшения распознавания текста с желтым шрифтом на красном фоне в Tesseract можно применить несколько подходов, связанных с предварительной обработкой изображения:
1. Улучшение контраста: Используйте функции библиотеки для обработки изображений, такие как OpenCV или PIL (Pillow), чтобы увеличить контраст между текстом и фоном. Это может помочь Tesseract лучше выделить текст.
2. Преобразование цветов: Преобразование изображения в оттенки серого или применение цветовых фильтров, которые передают желтый цвет и подавляют красный, может упростить задачу распознавания для Tesseract.
3. Бинаризация: Преобразование изображения в бинарный (черно-белый) формат с приемлемым порогом, который позволит отделить текст от фона.
4. Масштабирование: Изменение размера изображения может повлиять на точность распознавания текста. Tesseract обычно работает лучше с текстом высотой более 10 пикселей.
5. Использование параметров настройки Tesseract: Конфигурационные параметры, такие как `psm` (Page Segmentation Mode) и `oem` (OCR Engine Mode), можно настроить для повышения точности распознавания.
Вот пример кода на Python с использованием OpenCV для преобразования изображения для улучшения распознавания Tesseract:
```python
import cv2
from PIL import Image
import pytesseract
# Загрузка изображения
image = cv2.imread('image.png')
# Преобразование в оттенки серого
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Применение фильтра для увеличения контрастности
contrast_image = cv2.addWeighted(gray_image, 2.5, gray_image, 0, -100)
# Бинаризация изображения
_, binary_image = cv2.threshold(contrast_image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# Установка путей для Tesseract, если это необходимо
# pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
# Распознавание текста
custom_oem_psm_config = r'--oem 3 --psm 6'
text = pytesseract.image_to_string(binary_image, config=custom_oem_psm_config)
print(text)
```
Что касается модуля `re` в Python для работы с регулярными выражениями, вот несколько основных функций:
- `re.search(pattern, string)`: Проверка присутствия шаблона в строке и возврат соответствующего объекта `Match`.
- `re.match(pattern, string)`: Поиск шаблона только в начале строки.
- `re.findall(pattern, string)`: Возврат списка всех непересекающихся совпадений шаблона в строке.
- `re.finditer(pattern, string)`: Итератор по всем совпадениям шаблона в строке, возвращающий объекты `Match`.
- `re.sub(pattern, repl, string)`: Заменяет совпадения шаблона в строке на указанную замену.
- `re.compile(pattern)`: Компиляция регулярного выражения в объект паттерна для многократного использования.
Пример использования `re` для поиска всех слов, начинающихся с "a" или "e" в тексте:
```python
import re
text = "Example text with words: