Pytesseract是一个Python库,用于将图像中的文本提取为字符串。它是基于Google的开源OCR引擎Tesseract的封装。
在使用Pytesseract时,如果使用了自定义字体,可能会导致对数字进行错误分类的问题。这是因为Tesseract在处理自定义字体时可能无法准确识别数字。
为了解决这个问题,可以尝试以下几种方法:
- 使用默认字体:使用默认字体可以提高数字分类的准确性。可以尝试使用系统默认字体或者常用的字体,如Arial、Times New Roman等。
- 调整图像预处理参数:在使用Pytesseract之前,可以对图像进行预处理,以提高数字分类的准确性。可以尝试调整图像的亮度、对比度、锐化等参数,以获得更好的识别结果。
- 使用训练数据:Tesseract支持使用自定义的训练数据来提高识别准确性。可以使用Tesseract提供的训练工具,对自定义字体进行训练,以获得更好的数字分类结果。
总结起来,解决Pytesseract使用自定义字体错误地对数字进行分类的问题,可以尝试使用默认字体、调整图像预处理参数或者使用训练数据来提高识别准确性。
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