Tesseract OCR может иногда не распознавать цифры или зачеркнутый текст из-за разных причин, включая качество изображения, сложность шрифта или наложение шума, такого как перечеркивающие линии. Для улучшения распознавания можно использовать несколько методов предобработки изображения с помощью библиотеки OpenCV.
Вот некоторые шаги, которые вы можете применить для улучшения распознавания цифровой капчи:
1. Масштабирование: увеличение капчи может помочь Tesseract лучше распознавать символы.
2. Бинаризация: преобразование изображения капчи в двухцветное (черное и белое) может улучшить распознавание, особенно если включен адаптивный порог.
3. Удаление шума: для удаления мелких точек и ненужных элементов можно использовать морфологические операции или фильтры сглаживания.
4. Выделение контуров и удаление линий: можно попробовать обнаружить контуры символов и удалить элементы, которые слишком тонкие или слишком длинные, предполагая, что это линии.
Для того чтобы удалить перечеркнутую линию на изображении, используйте следующий процесс:
1. Загрузите изображение с помощью OpenCV.
2. Преобразуйте изображение в оттенки серого.
3. Примените гауссово размытие для смягчения переходов.
4. Используйте детектор границ, например алгоритм Canny, для обнаружения краев.
5. Произведите морфологические операции, чтобы выделить перечеркнутую линию.
6. "Закрасьте" перечеркнутую линию цветом фона.
7. Повторите бинаризацию и примените Tesseract OCR.
Пример кода для предобработки изображения и удаления линии с использованием OpenCV и pytesseract:
```python
import cv2
import numpy as np
import pytesseract
# Загружаем изображение
image = cv2.imread('krop7.jpg')
# Преобразуем в оттенки серого
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Применяем гауссово размытие для смягчения изображения
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# Детектируем границы с помощью алгоритма Canny
edges = cv2.Canny(blurred, 75, 150)
# Ищем контуры на изображении
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
# Получаем прямоугольник, описывающий контур
rect = cv2.boundingRect(contour)
x, y, w, h = rect
# Удаляем элементы, которые могут быть линиями (исходя из размеров)
if w > h:
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255), -1)
# Повторно преобразуем в оттенки серого
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Бинаризуем изображение
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
# Выпол
