如何微调 Tesseract OCR 以实现准确的数字识别？

用于微调 OCR 准确性的 Tesseract 配置

Pytesseract 是一个广泛采用的 OCR 库，提供强大的配置选项来优化字符识别。为了解决诸如区分数字和字母之类的特定挑战，此查询寻求有效配置 Tesseract 的指导。

用于数字聚焦识别的多配置设置

原始设置采用-psm 7 用于页面分段，并且用于限制输出为数字的输出基数字。但是，为了获得最佳结果：

• 字符识别： 将 psm 设置为 10 以启用单个字符识别。这可确保独立处理每个字符。
• 数字限制： 使用 tessedit_char_whitelist=0123456789 将识别限制为仅数字。如前所述，零 (“0”) 经常与字母“O”混淆。

示例配置用法

以下是如何使用 image_to_string 实现这些配置：

target = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng', boxes=False, \
        config='--psm 10 --oem 3 -c tessedit_char_whitelist=0123456789')

此配置利用 --psm 10 作为字符识别，--oem 3 用于 Tesseract 引擎选择，-c tessedit_char_whitelist=0123456789 用于强制数字限制。通过同时指定多个配置，您可以微调 Tesseract 的行为以满足您的特定要求。

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