Pytesseract OCR 多配置配置
使用 Pytesseract 进行光学字符识别 (OCR) 时,优化其设置以增强性能至关重要特定场景的准确性。本文解决了 OCR 难以区分单位数字和字母“O”的特定问题。
问题:
Pytesseract 无法区分数字零和字母“O”(当配置“-psm 7”表示单位数时)
解决方案:
为了应对这一挑战,Tesseract 4.0.0a 提供了两个关键配置选项:
- psm (页面分割模式): 指定 Tesseract 如何将图像划分为区域的文本。对于单个字符识别,psm 应设置为 10。
- tessedit_char_whitelist: 限制 Tesseract 仅识别指定字符。在这种情况下,白名单应仅限于数字,例如“0123456789”。
示例代码:
以下代码演示了如何使用这些配置选项在一起:
import pytesseract from PIL import Image # Load the image im = Image.open('digits_image.png') # Multiple configuration options target = pytesseract.image_to_string(im, config='--psm 10 --oem 3 -c tessedit_char_whitelist=0123456789')
使用此配置,Pytesseract可以准确识别个位数,同时排除误认为“O”的可能性。
以上是如何配置 Pytesseract 来区分单位数字识别中的'0”和'O”?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的关键特性包括:1.语法简洁易懂,适合初学者;2.动态类型系统,提高开发速度;3.丰富的标准库,支持多种任务;4.强大的社区和生态系统,提供广泛支持;5.解释性,适合脚本和快速原型开发;6.多范式支持,适用于各种编程风格。

Python是解释型语言,但也包含编译过程。1)Python代码先编译成字节码。2)字节码由Python虚拟机解释执行。3)这种混合机制使Python既灵活又高效,但执行速度不如完全编译型语言。

useeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.ForloopSareIdeAlforkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLoopSituationSituationSituationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐个偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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