使用tesseract为文本识别优化图像

Question

我有我的android项目的用户tesseract ocr识别从摄像头拍摄的图像中的文本。但结果不准确。我想使用opencv优化图像。我想，以实现其在Bitmap.Config.ARGB_8888格式解码所拍摄的图像以下：

1. 检测调整后的图像中的对象。
2. 一旦对象被识别，计算它的边界w.r.t原始图像。 （这是为了消除相机角度效应）
3. 通过应用透视变换从原始图像中提取对象。
4. 应用白平衡消除减轻效果。

在通过与tess_two API提供的例子，他们正在使用Leptonica的图像操作就像画周围的words..But边界框在我的情况下，我想用OpenCV的 ...您的指导将受到高度赞赏...

Answer 1

这是很多你要求，并根据对象可能是不可能的。您应该查看关于2D特征检测和对象检测的教程（http://docs.opencv.org/doc/tutorials/features2d/table_of_content_features2d/table_of_content_features2d.html和http://docs.opencv.org/doc/tutorials/objdetect/table_of_content_objdetect/table_of_content_objdetect.html），以查看是否有可用的东西。

白平衡对光照不起任何作用，您应该进行自适应阈值或某种高通滤波。