我尝试从图像中检测文本，在图像中我在选择的字符周围绘制边框并将它们缝合在一起以形成另一幅图像，如下所示：
我使用cv2使用以下代码在字符周围绘制边框：
cnts = cv2.findContours(inverted, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
(cnts, bounding_boxes) = sort_contours(cnts)
ROI_number = 0
for c in cnts:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
ROI = inverted[y:y + h, x:x + w]
# ROI = cv2.erode(ROI, kernel, iterations=1)
ROI = cv2.filter2D(ROI, -1, sharpen_kernel)
# ROI = cv2.GaussianBlur(ROI, (5, 5), 0)
# ROI = cv2.filter2D(ROI, -100, sharpen_kernel)
ROI = cv2.bitwise_not(ROI)
ht, wd = ROI.shape
ww = 26
hh = 30
result = np.full((hh, ww), 255, dtype=np.uint8)
xx = (ww - wd) // 2
yy = (hh - ht) // 2
result[yy:yy + ht, xx:xx + wd] = ROI
cv2.imwrite('ROI_{}.jpeg'.format(ROI_number), result)
cv2.rectangle(inverted, (x, y), (x + w, y + h), (36, 255, 12), 0)
ROI_number += 1
我使用numpy的hstack使用以下代码将图像拼接在一起：
def stitch_images(input_path):
imagePaths = []
for image_path in glob.glob(os.path.join(input_path, '*.jpeg')):
imagePaths.append(image_path)
sorted_paths = sorted(imagePaths)
list_im = [sorted_paths[0], sorted_paths[1], sorted_paths[2], sorted_paths[3], sorted_paths[4], sorted_paths[5]]
imgs = [Image.open(i) for i in list_im]
min_shape = sorted([(np.sum(i.size), i.size) for i in imgs])[0][1]
imgs_comb = np.hstack((np.asarray(i.resize(min_shape)) for i in imgs))
imgs_comb = Image.fromarray(imgs_comb)
imgs_comb.save('stitched.jpeg')
但是，无法使用tesseract读取缝合的图像，并出现以下错误：
Tesseract Open Source OCR Engine v4.1.1-rc2-21-gf4ef with Leptonica
Warning: Invalid resolution 0 dpi. Using 70 instead.
Estimating resolution as 334
Empty page!!
Estimating resolution as 334
Empty page!
参考方案
加载图像，转换为灰度并使用image_to_string对我来说是可行的。 pytesseract的结果：
418081
码
import cv2
import pytesseract
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe"
image = cv2.imread('1.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Perfrom OCR with Pytesseract
data = pytesseract.image_to_string(gray, lang='eng', config='--psm 6')
print(data)
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System information
------------------
Python: 3.7.4
NumPy: 1.14.5
OpenCV: 4.1.0
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