使用Tesseract进行蛋标识别的图像预处理

Question

目标是制作一个可识别鸡蛋标记的应用程序，例如0-DE-134461。我在以下图片中尝试了Tesseract和Google Vision API。两个OCR引擎的结果都是灾难性的。

0-DE-46042

Tesseract → ""
Google Vision API → " 2 "

3- ES08234-25591

Tesseract → ""
Google Vision API → " Es1234-2SS ) R SHAH That is part "

裁剪

我用Photoshop手动裁剪图像。

0-DE-46042

Tesseract → ""
Google Vision API → ""

3- ES08234-25591

Tesseract → "3ΓÇöE503ΓÇÿ234-gg"
Google Vision API → " -ESOT23-2559 ) "

阈值的

我用Photoshop手动对两个蛋上的文字进行了颜色选择并删除了背景。

0-DE-46042

Tesseract → "OΓÇöDEΓÇö46042"
Google Vision API → " O-DE-46042 "

3- ES08234-25591

Tesseract → ""
Google Vision API → " 3-ESO8234-9 "

删除圆形经线？

我认为最后一个预处理步骤应该是删除循环变形，但我不知道如何使用Photoshop手动完成，更不用说自动化了。

我的问题

• 我是朝着正确的方向前进吗？
• 我的预处理步骤是否正确？
• 在OpenCV中自动执行这些步骤的方法是什么？

额外信息

我用来获取tesseract OCR结果的命令：

λ tesseract {egg_picture}.jpg --psm 7 stdout

tesseract版本：

λ tesseract --version
tesseract 4.0.0-alpha.20170804
 leptonica-1.74.4
  libgif 4.1.6(?) : libjpeg 8d (libjpeg-turbo 1.5.0) : libpng 1.6.20 : libtiff 4.0.6 : zlib 1.2.8 : libwebp 0.4.3 : libopenjp2 2.1.

平台：Windows 10

编辑1

我使用OpenCV在一些鸡蛋标记图像上应用了自适应阈值处理。这些是迄今为止的结果：

然而，仍有很多噪音。我努力调整参数，以便在不同的图像中很好地工作。

Answer 1

我有一个建议。

我尝试对BGR颜色空间中的所有三个通道应用局部直方图均衡，然后合并它们。

<强>结果：

随着图像中的细节更加增强，您可以考虑对这些图像进行预处理。

我还试图分别对三个通道的直方图进行全局均衡。虽然图像虽然比原版清晰，却缺乏深度细节。