如何提高tesseract对倾斜文本的识别率？
软件: tessera
提高Tesseract对倾斜文本的识别率，可通过以下方法实现：
一、选择合适的页面分割模式（PSM）
自动检测方向
使用AUTO_OSD模式（模式1），Tesseract会自动检测文本方向并应用脚本（如中英文），适用于混合语言或倾斜文本。
稀疏文本检测
SPARSE_TEXT_OSD模式（模式12）适用于多语言混合或分散文本，通过方向检测和脚本识别提升复杂布局的准确性。
二、图像预处理优化
二值化与去噪
通过二值化（将图像转换为黑白）和去噪处理，减少背景干扰，提高文字边缘的清晰度。
增强对比度
提升图像对比度，使文字更突出，便于Tesseract解析。
三、语言与参数调整
启用语言扩展
添加中文语言包（如chi_sim），并启用LSTM引擎（--oem 1），提升对倾斜中英文的识别能力。
限制字符集
使用-c tessedit_char_whitelist参数过滤无关字符，例如身份证号码识别时限制为数字和字母。
四、分步处理策略
方向校正
先用OSD_ONLY（模式0）检测文本方向，再结合旋转校正（如--psm 0后手动旋转图像），最后使用AUTO或SINGLE_COLUMN模式识别。
分步识别
对于复杂倾斜文本，可先使用SPARSE_TEXT逐字识别，再结合语言包优化结果。
五、实战案例参考
身份证号码识别时，结合--psm 6将整个身份证视为文本块，并使用-c tessedit_char_whitelist过滤背景干扰，识别准确率可从65%提升至98%。
通过上面方法，可显著提高Tesseract对倾斜文本的识别准确率，尤其适用于混合语言、复杂布局或低质量图像场景。
一、选择合适的页面分割模式（PSM）
自动检测方向
使用AUTO_OSD模式（模式1），Tesseract会自动检测文本方向并应用脚本（如中英文），适用于混合语言或倾斜文本。
稀疏文本检测
SPARSE_TEXT_OSD模式（模式12）适用于多语言混合或分散文本，通过方向检测和脚本识别提升复杂布局的准确性。
二、图像预处理优化
二值化与去噪
通过二值化（将图像转换为黑白）和去噪处理，减少背景干扰，提高文字边缘的清晰度。
增强对比度
提升图像对比度，使文字更突出，便于Tesseract解析。
三、语言与参数调整
启用语言扩展
添加中文语言包（如chi_sim），并启用LSTM引擎（--oem 1），提升对倾斜中英文的识别能力。
限制字符集
使用-c tessedit_char_whitelist参数过滤无关字符，例如身份证号码识别时限制为数字和字母。
四、分步处理策略
方向校正
先用OSD_ONLY（模式0）检测文本方向，再结合旋转校正（如--psm 0后手动旋转图像），最后使用AUTO或SINGLE_COLUMN模式识别。
分步识别
对于复杂倾斜文本，可先使用SPARSE_TEXT逐字识别，再结合语言包优化结果。
五、实战案例参考
身份证号码识别时，结合--psm 6将整个身份证视为文本块，并使用-c tessedit_char_whitelist过滤背景干扰，识别准确率可从65%提升至98%。
通过上面方法，可显著提高Tesseract对倾斜文本的识别准确率，尤其适用于混合语言、复杂布局或低质量图像场景。
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