摘要
本文档记录了本人如何使用tesseract_ocr实现字符识别功能。该技术文档包括函数解释与工程实例，如需转载，请注明引用。
如何提高识别率
- 外部处理
- 根据官方技术文档可知,tesseract本身对输入图像会使用一些图像处理并分割字符，但有时效果不佳可以通过以下方法提高。
- 尺度化
首先，保证图片大小最好在200X200以上，或者说单个字符至少是30像素X30像素以上（下限是多少我也不知道）。过小识别率会降低。
其次，适当拉宽图像，以OpenCV为例，使用resize(src, dst, Size(0,0), 1.2, 1.0, INTER_LINEAR);输出图像的width是输入图像的1.2倍，height不变。 -
二值化
虽然不二值化tesseract也能识别，但识别的准确率不稳定，因此强烈建议使用二值化操作，增强字符与背景的对比度。
testing_result1.JPG
-
去噪
二值化后图片可能会留下许多噪点，因此去噪是十分有必要的，否则会同样会导致识别错误。
捕获.JPG
统计学、形态学去噪都有不错的效果，具体情况具体分析。
- 旋转校正与去边缘
tesseract基本不支持旋转变换，因此自行修正旋转。同时边缘结构同样会影响识别。
总而言之，输入tesseract的图像最好是背景没有噪点、字符工整的。
- 尺度化
- 根据官方技术文档可知,tesseract本身对输入图像会使用一些图像处理并分割字符，但有时效果不佳可以通过以下方法提高。
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