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多くの場合、OCRのプロセスでは、画像ファイルは基本的にセグメントにカットされ、各文字はそれぞれセグメントとして認識されます。例えば、画像としてのセグメント化されていないテキスト

次のようなものに変換する必要があります テキストがセグメント化され、OCRの準備ができている画像

また、この目的ですぐに利用できるテルグ語のようなアジア言語のアルゴリズムはありますか?そうでない場合、これは英語でどのように行われますか?

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OpenCVを使用して簡単に実行できます。以下はサンプルコードです。

import cv2
import numpy as np

# Load the image
img = cv2.imread('sof.png')

# convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# smooth the image to avoid noises
gray = cv2.medianBlur(gray,5)

# Apply adaptive threshold
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,1,1,11,2)
thresh_color = cv2.cvtColor(thresh,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# apply some dilation and erosion to join the gaps
thresh = cv2.dilate(thresh,None,iterations = 3)
thresh = cv2.erode(thresh,None,iterations = 2)

# Find the contours
contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# For each contour, find the bounding rectangle and draw it
for cnt in contours:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
    cv2.rectangle(thresh_color,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

# Finally show the image
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('res',thresh_color)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

出力は次のようになります。

ここに画像の説明を入力してくださいここに画像の説明を入力してください

于 2012-06-10T16:51:46.340 に答える