1
我正在構建一個預處理項目，以增強將在階段2中發生的OCR結果，但是會從兩張圖像中進行處理。從兩張圖像中選擇OCR的最佳輸入
例如我有image1和image2，我們需要檢查哪一個更適合做OCR。
性能和處理時間非常重要（實時應用程序）。
這裏有一些情況下，我需要討論一下：
案例1：
兩者都是 「F」 字母，但第一個是可讀的 「F」，在OCR這將在下一個發生，其中第二個根本不可讀，因此對於情況1，我需要選擇第一個「F」作爲OCR的輸入並忽略第二個圖像。
案例2：
兩者都是「R」字母，無一不是在OCR可讀的，但第一個是從第二個更好，因爲我們看到的，所以我需要在這裏選擇第一個「R」。
情形3：
它類似於第一種情況，其中 「N」 這裏是不是在OCR可讀的，所以我需要選擇第一項 「NA」
Case4：
在第一個「na」中，「n」和「a」沒有合併在一起，其中第二個是「輪廓」，所以第一個「na」更好地作爲OCR的輸入。
我需要建立一個通用的快速算法來檢查這部分圖像是否更好的OCR或不。
我試過如下：
1方法一：檢查圖像模糊或沒有，並選擇其中一個更好。
2-方法2：稱爲canny方法（或sobel），並選擇更好的圖像。
3-方法2：檢查圖像上的輪廓計數，並根據輪廓面積選擇看起來更好的計數，然後計數。
有什麼更好的建議嗎？
形態學操作如何估計更好的解決方案？ –
對於情況2，字母R中的黑色像素缺失，所以使用適當的內核我們可以填充缺失的像素。在情況4中，使用細化操作或骨架化我們可以將它們分開，然後應用侵蝕來增加寬度來連接字母。如果你正在使用tesseract進行字符識別，它使較差的分辨率圖像性能較差。希望這有助於 – Jijeesh
謝謝，但問題是要找出哪一個更好，而不是增強不良輸入。 –