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[OpenCV][Python]實測tesseract OCR的Best模型與Fast模型
更新於 2024/09/26閱讀時間約 1 分鐘
本文將實測，使用同一組圖像，用不同的OCR模型來辨識看成效如何，主要介紹如何從資料夾中，讀取圖片檔中的檔名來比對tesseract OCR的結果是否一致，若結果不同就記錄其錯誤位置及次數，統計最後的誤判率及誤判字的總次數。
圖片檔中的檔名由事先整理出正確結果，比對OCR模型用。
Tesseract OCR模型介紹圖
來自官方資料
tesseract OCR模型 github網址
圖像中的OCR，字體與我上一篇文章相同，文章連結如下
[OpenCV][Python]OCR分割及增加間隔[雙排文字]
結果圖
目前使用的經驗上，覺得Best模型對較清楚的字體辨識度較高，Fast模型對於不清楚的辨識率反而不錯。若後續還有什麼心得在分享
Best模型
Fast模型
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在tesseract-ocr辨識應用中，建議的留白邊框為10pixl，若Label列印的太剛好，沒有任何的邊框時，就會辨識不到文字。
本文將帶大家如何讓圖像增加邊框。
結果圖
示意的比較誇張，我讓邊框增加100pixl，圖片大小原為211*80。
呈上篇文章，針對單排的圖像文字增加間隔，但如果文字是雙排呢
[OpenCV][Python]OCR分割及增加間隔[單排文字]
在文字辨識中，適當的增加一文字彼此間的間隔是有幫助於辨識的，原因在大多數OCR引擎在處理字符時會依賴空白區域來區分不同的字符。如果字符之間的間隔過小，OCR引擎可能會將相鄰的字符誤認為一個單一的字符或難以正確切割字符。增加間隔可以幫助OCR引擎更準確地識別和切割每個字符。
本文說明如何增加OCR間
在數字化時代，PDF文件廣泛使用，但傳統處理方式顯得力不從心。本文推薦pdftopdf.ai等工具，通過OCR識別，將圖片中的文字轉化為可編輯、可搜索的文本。探討PDF文檔分析的AI工具，功能和價格。描述其用途以解決掃描件中文字無法直接搜索的困擾，提高工作效率。
微調(Fine tune)是深度學習中遷移學習的一種方法，其中預訓練模型的權重會在新數據上進行訓練。
本文主要介紹如何使用新的訓練圖檔在tesseract 辨識模型進行Fine tune
有關於安裝的部分可以參考友人的其他文章
Tesseract OCR - 繁體中文【安裝篇】
將所有資料
在本文中，我們將瞭解如何將掃描的PDF轉換為可搜索文本，並高效管理和查找文件。探索先進的OCR技術如何提升文檔處理效率。
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
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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