此文章延續以下這篇文章，實際測試增加或固定間隔的狀況下，是否可以增加辨識率
[OpenCV][Python]OCR分割及增加間隔[雙排文字]
此篇文章程式碼有修正上篇，OCR 特殊符號:會分割錯誤的問題。
結果圖
在org原圖的狀況下，tesseract ocr讀碼結果誤判了，A誤判成R，在增加間隔及固定的邊界狀況下讀碼結果就正常沒誤判了。
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[OpenCV][Python]實測tesseract OCR增加間隔可提升辨識率
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螃蟹_crab的沙龍
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本業是影像辨識軟體開發，閒暇時間進修AI相關內容，將學習到的內容寫成文章分享。
興趣是攝影，踏青，探索未知領域。
人生就是不斷的挑戰及自我認清，希望老了躺在床上不會後悔自己什麼都沒做。
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1. 概述
在光學字符識別（OCR）過程中，常見的問題之一是「斷字」，即原本應為一個完整字符的部分被錯誤地分割成兩個或多個獨立的字符。這通常發生在掃描文件、圖像降噪或影像二值化處理後。本篇文章將介紹一種基於 骨架化端點距離分析 的斷字檢測方法，並提供完整的 Python 實作。
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以下的程式碼展示了如何通過 KMeans 聚類演算法分析圖像，提取 HSV 色彩空間中的主色，並將圖像重新著色，提取想偵測的物件的顏色。
在官網案例，實作為RGB色彩空間，但如果套用HSV色彩空間則會因為H色
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本文說明如何增加OCR間
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平時都在用tesseract來辨識OCR的部分，在網路上也常常聽說easyOCR比tesseract好用，就拿之前測試的OCR素材來比較看看囉。
以下輸入同樣圖片直接測試，並非絕對誰就比較準，只單純測試數字含英文的部分。
圖片素材就是15碼(英文加數字)，檔名為OCR正確結果
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遇到這種狀況，就可以使用下方的程式範例來篩選座標點。
為求方便，此範例跟圖
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EasyOCR是一個能夠幫助你對圖片中的文字進行辨識的工具，透過進階分析，可以應用在文件掃描、自動化數據輸入、發票掃描等領域。本章節將介紹如何安裝、引用模型、進行文字辨識、以及辨識結果的分析。透過學習，你可以建立屬於自己的文字辨識系統。
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Google Tesseract Config說明，程式範例實際修改示範
前言
Tesseract 的 config 檔案用於指定 OCR 引擎的設定和參數。這些參數可以影響文本識別的結果
本文將彙整常用參數調整，並呈現不同參數出現不同的辨識結果
官網Tesseract OCR參數說明連結
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使用Google Tesseract應用，擷取圖像的OCR並將讀取到的字元標註在原圖上
光學字元辨識功能 (Optical character recognition，光學字符辨識）
可以將影像中特徵範圍內的文本轉換為數字形式的文本。使用前必須安装Google Tesseract並更新
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