引言

之前一篇介紹了Tesseract-OCR安裝與測試，已經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使用。主要介紹一下Tesseract-OCR中如何實現結構化的文檔分析以及相關區域的定位識別。

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參數熟悉設置，oem參數選項的值與表示分別如下：

0：3.x以前的識別引擎
1：神經網絡LSTM的識別引擎
2：混合模式，傳統+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

函數說明

PSD分析函數

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，只輸出數字
ocr_result?=?tess.image_to_string(dst,?lang="chi_sim",?config=custom_config)
print("
中文檢測+數字輸出:
",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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