py tesseract-ocr 提高识别率

### 如何在Python中使用Tesseract-OCR提高文本识别准确度

为了提升Tesseract OCR的识别精度，可以从多个方面入手优化输入图像质量和调整配置参数。以下是具体方法：

#### 预处理图像以增强可读性

预处理阶段对于最终的文字识别效果至关重要。通过OpenCV库可以执行一系列操作来改善源图像质量。

import cv2
import numpy as np

def preprocess_image(image_path):
    # 加载原始图像并转换为灰度模式
    image = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 应用自适应阈值化去除背景噪声
    thresh = cv2.adaptiveThreshold(
        gray,
        255,
        cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
        cv2.THRESH_BINARY_INV,
        blockSize=11,
        C=2
    )

    # 进行形态学变换填充字符间的缝隙
    kernel = np.ones((2, 2), dtype=np.uint8)
    morphed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

    return morphed

此函数首先加载指定路径下的彩色图像，并将其转化为单通道灰度图；接着采用高斯加权均值法计算局部阈值来进行二值化处理，使前景（即文字部分）变为白色而背景变黑；最后利用闭运算连接断开的笔画[^3]。

#### 调整Tesseract引擎设置

除了对图片本身做改进外，还可以针对特定应用场景微调Tesseract的行为选项。例如，在初始化`pytesseract`时传递额外参数控制页面分割方式或设定预期的语言环境。

custom_config = r'--oem 3 --psm 6'
text = pytesseract.image_to_string(preprocess_image('path/to/image'), config=custom_config)
print(f'Recognized Text:\n{text}')

这里设置了两个重要参数：
- `--oem 3`: 表示启用LSTM神经网络模型作为默认OCR引擎；
- `--psm 6`: 假定待分析对象是一张完整的文本行而非整个文档页或其他布局形式[^2]。

#### 利用训练数据定制字体支持

如果目标场景涉及特殊字体样式，则可能需要扩展内置字典范围以便更好地匹配这些情况。借助第三方工具如jTessBoxEditor能够创建新的语言包文件(.traineddata)，从而让Tesseract学会从未知领域获取更多信息[^4]。

#### 结合上下文信息辅助解析

当面对复杂结构化的表格、公式等内容时，单纯依靠光学字符识别往往难以达到理想的效果。此时可以通过引入自然语言处理技术理解前后关联关系，或是先定位感兴趣区域再逐个提取有效片段的方式间接解决问题[^1]。