使用 pytesseract 和 OpenCV 对平面图屏幕截图进行 OCR

Question

我正在尝试编写一个函数，该函数将获取房屋平面图的 jpg 并使用 OCR 提取写在图像上某处的平方英尺

    import requests

    from PIL import Image

    import pytesseract

    import pandas as pd

    import numpy as np

    import cv2

    import io

    def floorplan_ocr(url):

    """ a row-wise function to use pytesseract to scrape the word data from the floorplan

    images, requires tesseract 

    to be installed https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki"""

    if pd.isna(url):

        return np.nan

    res = ''

    response = requests.get(url, stream=True)

    if response.status_code == 200:

        img = response.raw

        img = np.asarray(bytearray(img.read()), dtype="uint8")

        img = cv2.imdecode(img, cv2.CV_8UC1)

        img = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,\

            cv2.THRESH_BINARY,11,2)

        #img = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 31, 2)

        res = pytesseract.image_to_string(img,, config='--remove-background')

        del response

        del img

    else:

        return np.nan

    #print(res)

    return res

但是，我并没有取得太大的成功。只有大约四分之一的图像实际输出包含平方英尺的文本。

例如当前 floorplan_ocr(https://i.imgur.com/9qwozIb.jpg)输出'K\'Fréfiéfimmimmuuéé\n2|; apprnxx 135 max\nGArhaPpmxd1m max\n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\nTOTAL APPaux noon AREA 523 so Fr, us. a 50. M )\nav .Wzms him "a! m m... mi unwary mmnmrmm mma y“ mum“;\n‘ wmduw: reams m wuhrmmm mm“ .m nanspmmmmy 3 mm :51\nmm" m mmm m; wan wmumw- mm my and mm mm as m by any\nwfmw PM” rmwm mm m .pwmwm m. mum mud ms nu mum.\n(.5 n: ma undammmw an we Ewen\nM vagw‘m Mewpkeem'（并且需要很长时间才能完成）

floorplan_ocr(https://i.imgur.com/sjxMpVp.jpg)输出' '。

我认为我面临的一些问题是：

1. 文本可能是灰度的

2. 图像是低 DPI（如果这实际上很重要，或者如果它是总分辨率，似乎有些争论）

3. 文本格式不一致

我被困住了，正在努力提高我的成绩。我想提取的只是“XXX sq ft”（以及所有可能的写法）

有一个更好的方法吗？

Answer 1

在裁剪图像的底部四分之一后，通过应用这几行来调整第二张图像的大小和更改对比度/亮度：img = cv2.imread("download.jpg")img = cv2.resize(img, (0, 0), fx=2, fy=2)img = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=1.2, beta=-40)text = pytesseract.image_to_string(img, config='-l eng --oem 1 --psm 3')我设法得到了这个结果：总约。楼层面积 528 平方英尺。（49.0 平方米）尽管已尽一切努力确保此处包含的平面图的准确性，但门、窗、房间和任何其他项目的尺寸均为近似值，不对任何错误、遗漏或错误陈述承担任何责任。该计划仅用于@ustraative 目的，任何潜在购买者都应按此使用。所示服务、系统和设备未经测试，无法保证 a8 的可操作性或效率 Made with Metropix ©2019我没有对图像进行阈值处理，因为您的图像结构彼此不同，并且由于图像不仅是文本，因此 OTSU Thresholding 找不到正确的值。回答所有问题：Tesseract 实际上最适合灰度图像（白色背景上的黑色文本）。关于 DPI/分辨率问题，确实存在一些争论，但也有一些经验事实：DPI 值并不重要（因为相同 DPI 的文本大小可能会有所不同）。为了使 Tesseract OCR 发挥最佳效果，您的角色需要（已编辑 :) 30-33 像素（高度），小几 px 会使 Tesseract 几乎无用，而更大的字符实际上会降低准确性，尽管不会显着。（编辑：找到来源-> https://groups.google.com/forum/#!msg/tesseract-ocr/Wdh_JJwnw94/24JHDYQbBQAJ）最后，文本格式并没有真正改变（至少在你的例子中）。所以你这里的主要问题是文本大小，以及你解析整个页面的事实。如果您想要的文本行始终位于图像的底部，只需提取（切片）您的原始图像，以便您只向 Tesseract 提供相关数据，这也将使其更快。编辑：如果您还在寻找一种从您的 ocr'ed 文本中提取平方英尺的方法：text = "some place holder text 5471 square feet some more text"# store here all the possible way it can be writtensqft_list = ["sq ft", "square feet", "sqft"]extracted_value = ""for sqft in sqft_list:    if sqft in text:        start = text.index(sqft) - 1        end = start + len(sqft) + 1        while text[start - 1] != " ":            start -= 1        extracted_value = text[start:end]        breakprint(extracted_value)5471平方英尺

Answer 2

文本周围的所有像素化使得 Tesseract 更难做它的事情。我从这里使用了一个简单的亮度/对比度算法来使这些点消失。我没有做任何阈值/二值化。但我确实必须缩放图像才能获得任何字符识别。import pytesseract   import numpy as npimport cv2img = cv2.imread('floor_original.jpg', 0) # read as grayscaleimg = cv2.resize(img, (0,0), fx=2, fy=2)  # scale image 2Xalpha = 1.2beta = -20img = cv2.addWeighted( img, alpha, img, 0, beta)cv2.imwrite('output.png', img)  res = pytesseract.image_to_string(img,, config='--remove-background')print(res)编辑 上面的代码可能有一些平台/版本依赖。它在我的 Linux 机器上运行，但不在我的 Windows 机器上。为了让它在 Windows 上运行，我将最后两行修改为res = pytesseract.image_to_string(img,, config='remove-background')print(res.encode())tesseract 的输出（我添加了粗体以强调平方英尺）：TT xs？在近似总内部面积 = 50.7 平方米 / 546 平方英尺所有尺寸仅为估计值，可能不准确。 测量计划可能会发生变化。渲染图 matenala，熔岩，apectesne 开发商、管理公司、业主和其他附属公司重新获得所有 ma ther sole discrebon 并且没有 enor scbioejements Araxs 是近似值处理后的图像：