有些图片拍照效果造成表格弯曲，如何优化以上代码

如果图片中的表格因为拍摄角度或光照问题导致弯曲，直接使用传统的方法可能会导致字符识别困难。针对这种情况，可以考虑以下几个步骤优化代码来改善识别效果：

1. 图像校正：先尝试使用图像校正技术（如霍夫变换或透视变换）对图片进行矫正，减少表格的扭曲。这可以帮助恢复原始表格的直方形状。

from skimage.transform import warp, AffineTransform

# 定义校正函数
def correct_image(image):
    transform = AffineTransform(shear=-image.shear())  # 可能需要根据图片特征调整shear参数
    return warp(image, transform, preserve_range=True)

# 应用校正
corrected_image = correct_image(image)

2. 分割和增强：针对校正后的图像，进一步分割表格区域，并使用图像增强技术（如对比度拉伸、直方图均衡化等）改善字符边缘。

table_mask = isolate_table_region(corrected_image)  # 自定义函数根据表格外框找到表格区域
enhanced_table = enhance_contrast(table_mask)

3. 字符识别优化：选择更适合倾斜文本的识别引擎，比如针对斜体文字改进的Tesseract版本，或者使用专门设计处理倾斜文本的工具库（例如PILI或EasyOCR）。

# 使用针对倾斜文本优化的Tesseract
custom_tesseract_config = r'-l eng --oem 3 --psm 7'
text1 = pytesseract.image_to_string(enhanced_table, config=custom_tesseract_config)

4. 结果后处理：识别的结果可能含有噪声或错误，可以在识别后应用一些后处理算法（如基于模板匹配或规则检查）来清理和修正识别内容。

cleaned_text = clean_text(text1, special_char_list)  # 清除特殊字符并纠正拼写错误

相关问题：
1. 校正图像时如何确定校准参数？
2. 为什么使用特定的Tesseract配置？
3. 后处理阶段有哪些常见的纠错方法？