OCR für Zahlen mit grauem verrauschtem Hintergrund

Ich habe versucht, OCR auf mehreren gescannten Blättern mit Zahlen wie diesem Bild auszuführen (alle mit demselben Hintergrund, nur Ziffern):

Aber alle Versuche sind gescheitert! Ich habe Offline-OCRs ausprobiert: gocr, tesseract und einige Online-OCRs; aber alles ist total gescheitert!

Was sollte ich tun?

Zuerst müssen Sie diese Bilder optimieren. Ich empfehle ein Batch-Tool wie XnViewMP, das kostenlos und plattformübergreifend ist.

Es hat einen Datei-Explorer. Wählen Sie alle Ihre Bilder aus und gehen Sie zu Extras - Stapelkonvertierung . Fügen Sie Aktionen wie ich hinzu:

Hier sind meine Aktionen:

1. HLS - machen Sie es Graustufen:
   • Farbton: 0
   • Leichtigkeit: 0
   • Sättigung: -127
2. Pegel - senken Sie den Schwarzpegel etwas, damit das graue Rauschen verschwindet
   • Schwarzpunkt: 0
   • Weißpunkt: 212 - kann je nach Bild variieren
3. Lärmminderung Filter
4. Zum Erhöhen des Kontrasts anpassen
   • Helligkeit: 0
   • Kontrast: 127 - das ist wichtig
   • Gamma: 1,06
5. Minimum, um das Schwarz dicker zu machen
   • Filtergröße: 5x5 - kann je nach Bild variieren

Vergessen Sie nicht, unter zu speichern tiff(siehe Registerkarte Ausgabe ). Danach renne ich tesseract:

tesseract test.tif text -psm 7

Hinweis Ich habe den PSM-Modus 7 ausgewählt: Behandle das Bild als einzelne Textzeile. Wenn Sie mehrere Zeilen haben, müssen Sie wahrscheinlich Modus 6 oder 3 verwenden.

Und hier ist der Inhalt der text.txtAusgabedatei:

570 394 666 638 043

Ich habe versucht, Ihr Bild mit der OCR-Technologie von ABBYY zu erkennen :

Weitere Informationen zu den Produkten von ABBYY finden Sie unter abbyy.com .
Ich arbeite für ABBYY und bin bereit zu helfen, wenn Sie Fragen haben.

  import cv2
  import numpy as np
  import pytesseract

  im= cv2.imread('noisyNumbers.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

  cv2.imshow('Gray', im)
  cv2.imwrite('noisyNumbers.jpg', im)

  print(pytesseract.image_to_string(Image.open('noisyNumbers.jpg')))