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私は最近、裏面にPerlコードが付いたTシャツを着ている人を見ました。私はそれの写真を撮り、コードを切り取りました：

代替テキスト

次に、OCRを介して画像からコードを抽出しようとしたので、TesseractOCRとそのPythonバインディングであるpytesserをインストールしました。

PytesserはTIFF画像でのみ機能するため、Gimpで画像を変換し、次のコード（Ubuntu 9.10）を入力しました。

>>> from pytesser import *
>>> image = Image.open('code.tif')
>>> print image_to_string(image)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "pytesser.py", line 30, in image_to_string
    util.image_to_scratch(im, scratch_image_name)
  File "util.py", line 7, in image_to_scratch
    im.save(scratch_image_name, dpi=(200,200))
  File "/usr/lib/python2.6/dist-packages/PIL/Image.py", line 1406, in save
    save_handler(self, fp, filename)
  File "/usr/lib/python2.6/dist-packages/PIL/BmpImagePlugin.py", line 197, in _save
    raise IOError("cannot write mode %s as BMP" % im.mode)
IOError: cannot write mode RGBA as BMP
>>> r,g,b,a = image.split()
>>> img = Image.merge("RGB", (r,g,b))
>>> print image_to_string(img)
Tesseract Open Source OCR Engine

     éi     _   l_` _ t  
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  {  W       IKQW
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   § {Jf**$d$ }‘$p•¢L#d¤ Sc}
  »   i `  i A1:

これは、OCRエンジンから出てくる明らかにぎこちないものです。だから、私の質問は：

  • Tesseractからより良いOCR結果を得るには、何をする必要がありますか？
  • または、他の誰かが別の方法で上の画像からコードを抽出するより幸運がありますか？
4

7 に答える 7

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画像をクリーンアップしてOCRエンジンをインストールするよりも、おそらく速く入力できます。

#!/usr/bin/perl
(my$d=q[AA                GTCAGTTCCT
  CGCTATGTA                 ACACACACCA
    TTTGTGAGT                ATGTAACATA
      CTCGCTGGC              TATGTCAGAC
        AGATTGATC          GATCGATAGA
          ATGATAGATC     GAACGAGTGA
            TAGATAGAGT GATAGATAGA
              GAGAGA GATAGAACGA
                TC GATAGAGAGA
                 TAGATAGACA G
               ATCGAGAGAC AGATA
             GAACGACAGA TAGATAGAT
           TGAGTGATAG    ACTGAGAGAT
         AGATAGATTG        ATAGATAGAT
       AGATAGATAG           ACTGATAGAT
     AGAGTGATAG             ATAGAATGAG
   AGATAGACAG               ACAGACAGAT
  AGATAGACAG               AGAGACAGAT
  TGATAGATAG             ATAGATAGAT
  TGATAGATAG           AATGATAGAT
   AGATTGAGTG        ACAGATCGAT
     AGAACCTTTCT   CAGTAACAGT
       CTTTCTCGC TGGCTTGCTT
         TCTAA CAACCTTACT
           G ACTGCCTTTC
           TGAGATAGAT CGA
         TAGATAGATA GACAGAC
       AGATAGATAG  ATAGAATGAC
     AGACAGAGAG      ACAGAATGAT
   CGAGAGACAG          ATAGATAGAT
  AGAATGATAG             ACAGATAGAC
  AGATAGATAG               ACAGACAGAT
  AGACAGACTG                 ATAGATAGAT
   AGATAGATAG                 AATGACAGAT
     CGATTGAATG               ACAGATAGAT
       CGACAGATAG             ATAGACAGAT
         AGAGTGATAG          ATTGATCGAC
           TGATTGATAG      ACTGATTGAT
             AGACAGATAG  AGTGACAGAT
               CGACAGA TAGATAGATA
                 GATA GATAGATAG
                    ATAGACAGA G
                  AGATAGATAG ACA
                GTCGCAAGTTC GCTCACA
])=~s/\s+//g;%a=map{chr $_=>$i++}65,84,67,
71;$p=join$;,keys%a;while($d=~/([$p]{4})/g
){next if$j++%96>=16;$c=0;for$d(0..3){$c+=
$a{substr($1,$d,1)}*(4**$d)}$perl.=chr $c}
             eval $perl;

編集：タイプミス。

于 2010-03-10T17:00:10.663 に答える
15

前処理により、より実用的な画像が確実に得られます。

たとえば、これは画像のGimp "Levels"、 "Difference-of-Gaussians"、および"Levels"フィルターの結果です。

前処理された画像

于 2010-03-10T17:01:29.843 に答える
8

RedDwightコードのいくつかの小さなタイプミス。

#!/usr/bin/perl
(my $d=q[AA                GTCAGTTCCT
  CGCTATGTA                 ACACACACCA
    TTTGTGAGT                ATGTAACATA
      CTCGCTGGC              TATGTCAGAC
        AGATTGATC          GATCGATAGA
          ATGATAGATC     GAACGAGTGA
            TAGATAGAGT GATAGATAGA
              GAGAGA GATAGAACGA
                TC GATAGAGAGA
                 TAGATAGACA G
               ATCGAGAGAC AGATA
             GAACGACAGA TAGATAGAT
           TGAGTGATAG    ACTGAGAGAT
         AGATAGATTG        ATAGATAGAT
       AGATAGATAG           ACTGATAGAT
     AGAGTGATAG             ATAGAATGAG
   AGATAGACAG               ACAGACAGAT
  AGATAGACAG               AGAGACAGAT
  TGATAGATAG             ATAGATAGAT
  TGATAGATAG           AATGATAGAT
   AGATTGAGTG        ACAGATCGAT
     AGAACCTTTCT   CAGTAACAGT
       CTTTCTCGC TGGCTTGCTT
         TCTAA CAACCTTACT
           G ACTGCCTTTC
           TGAGATAGAT CGA
         TAGATAGATA GACAGAC
       AGATAGATAG  ATAGAATGAC
     AGACAGAGAG      ACAGAATGAT
   CGAGAGACAG          ATAGATAGAT
  AGAATGATAG             ACAGATAGAC
  AGATAGATAG               ACAGACAGAT
  AGACAGACTG                 ATAGATAGAT
   AGATAGATAG                 AATGACAGAT
     CGATTGAATG               ACAGATAGAT
       CGACAGATAG             ATAGACAGAT
         AGAGTGATAG          ATTGATCGAC
           TGATTGATAG      ACTGATTGAT
             AGACAGATAG  AGTGACAGAT
               CGACAGA TAGATAGATA
                 GATA GATAGATAG
                    ATAGACAGA G
                  AGATAGATAG ACA
                GTCGCAAGTTC GCTCACA
])=~s/\s+//g;%a=map{chr $_=>$i++}65,84,67,
71;$p=join$;,keys%a;while($d=~/([$p]{4})/g
){next if$j++%96>=16;$c=0;for$d(0..3){$c+=
$a{substr($1,$d,1)}*(4**$d)}$perl.=chr $c}
             eval $perl;

実行すると次のようになります。

Just another genome hacker.
于 2010-03-10T17:17:13.633 に答える
7

もし私があなたなら、OCRの入力がより理解しやすいように、画像操作プログラム（GIMPなど）を使用して、可能な限り画像をクリーンアップすることから始めます。

可能であれば、白黒のみの画像を作成することを目指してください。

于 2010-03-10T16:58:53.567 に答える
5

うーん、おそらくあなたは画像を処理する必要があります、すなわち「エッジ検出」、エンボス/彫刻またはノイズフィルターのようないくつかのフィルターを通してそれを置きます...

于 2010-03-10T16:50:56.783 に答える
5

優れたOCRは、自然言語の冗長性によって強力に導かれ、「次の文字は何か」のサブセットを生成します。PerlコードはOCRにそのような援助を与えません。手で入力します。

于 2010-03-10T16:56:02.763 に答える
1

このようなタスクの鍵は、明らかな制約を利用することです。独自の文字セットを指定できるライブラリを見つけてください。メインのDNAヘリックスのすべての文字がATGCの1つである必要があります。すべてがperlとして解析される必要があります。必要に応じて、硬い部分を手で入力します。

于 2012-01-21T19:11:28.607 に答える