使用Pytesseract OCR识别具有表格结构的图像时的错误字符
我使用代码定位文本框并在它们周围创建一个矩形。 但是，即使文本框检测效果很好，如果我尝试定义存在的字符，我也可以在图像中的表格结构周围重建网格。 在每个矩形中，pytesseract不能很好地识别它们，并且不允许找到原始文本。 这是我的Python代码： import os import cv2 import imutils import argparse
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我正在制作OCR，正在使用轮廓检测，我已经提取了单词并绘制了边界框，但是问题是当我裁剪单个单词时，它们没有按照排序的顺序排列.我已经尝试过 sorted_ctrs=sorted(ctrs, key=lambda ctr: cv2.boundingRect(ctr)[0] + cv2.boundingRect(ctr)[1] * im.shape[1] ) 已提取边界框的图像 这是从排序
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使用GNU并行将两个命令组合用于OCR项目
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使用tess4j从彩色图像中读取文本
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我能够根据解决方案 是否应将所有图像写入单个TFRecord文件或 创建多个TFRecord文件 这取决于训练数据的大小，并影响并行预取以填充队列.我建议每个分片〜1000个样本(一个tfrecord文件，后缀总数为num，例如/path/to/my/dataset-00000-of-00512). "charset_filename"文件中应包含什么内容? 它是一个文本文
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您好，我有一个包含数字的图像URL列表，我想对其进行OCR并将结果存储在Google电子表格中 我发现这些Google脚本可用于ocr图片 1- https://gist.github.com/tagplus5/07dde5ca61fe8f42045d 2- https://ctrlq.org/code/20128 -extract-text-from-image-ocr 但是我不知
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火车tesseract停止工作
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在R中尝试pdf上的OCR，这给了我错误. 运行代码后，还生成了"i.txt"文件，但仍然出现错误. pdftoppm version 4.00 Copyright 1996-2017 Glyph & Cog, LLC Usage: pdftoppm [options] -f : first page to pri
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