Вопрос или проблема
Я могу читать текст с изображения, используя OCR. Однако это работает построчно.
Я хочу теперь группировать текст на основе сплошных линий, окружающих текст.
Например, предположим, у меня есть следующие прямоугольные баннеры. Я могу читать текст построчно. Отлично! Теперь я хочу сгруппировать их по Доскам A, B, C и сохранить их в какой-то структуре данных, так чтобы я мог определить, какие строки относятся к какой доске. Предполагается, что изображения будут такими схемами с сплошными линиями вокруг каждого блока текста.
Пожалуйста, направьте меня на правильный подход.
Попробуйте использовать EasyOcr с параметром paragraph=True.
Для дополнительной информации обратитесь к https://www.jaided.ai/easyocr/documentation/
.
Ответ или решение
Для решения задачи группировки текста, окруженного прямоугольниками, с использованием технологии оптического распознавания (OCR), можно следовать следующему подходу.
Формулирование пути решения
F (Fact): Вы хотите сгруппировать текст из изображения на основе контуров прямоугольников, в которых он содержится.
O (Offer): Используя OCR для идентификации границ объектов и содержания текста, вы распределите строки текста по соответствующим блокам, обозначенным буквами A, B, C и т.д.
R (Reason): Существующие технологии OCR, такие как EasyOCR с параметром paragraph=True, позволяют распознавать текст и группировать его по абзацам, что уже близко к желаемому результату. Однако, в данном случае, необходимо дополнительно учитывать внешние границы прямоугольников для точной группировки текста.
E (Example): Предположим, у вас есть изображение, содержащее текстовые блоки, окруженные линиями, как на изображениях рекламных щитов. Ваша задача — выделить текст внутри каждого щита и корректно сгруппировать по отдельным структурам данных.
S (Solution): Первым шагом является предварительная обработка изображения для выявления границ прямоугольников. Это можно сделать с помощью библиотек обработки изображений, таких как OpenCV. Определите контуры (bounding boxes) и используйте их для ограничения области, в которой будет выполнено распознавание текста. После идентификации контуров примените EasyOCR с параметром paragraph=True для извлечения текста в этих областях.
T (Task):
-
Обработка изображения:
- Используйте OpenCV для загрузки и предварительной обработки изображения.
- Примените алгоритм Canny для нахождения границ.
- Найдите контуры с помощью функции
findContoursв OpenCV.
-
Определение области текста:
- Для каждого обнаруженного контура создайте ограничительную овальную или прямоугольную область.
- Маркируйте эти области как отдельные сегменты текста.
-
Применение OCR:
- Используйте EasyOCR с параметрами, оптимизированными для работы с выделенными областями.
- Установите
paragraph=Trueдля обработки текста в рамках каждого сегмента.
-
Группировка и хранение:
- Сгруппируйте извлеченный текст по соответствующим сегментам.
- Для хранения используйте структуру данных, например, словарь Python, где ключом будет идентификатор баннера (например, A, B, C), а значением — текст.
-
Анализ и вывод:
- Проверьте корректность распределения текста.
- Оптимизируйте процесс для повышения точности и быстродействия.
Оптимизация по SEO
Для улучшения SEO, можно рассмотреть добавление ключевых слов таких как "OCR распознавание текста", "группировка текста по прямоугольникам", "обработка изображений OpenCV", чтобы повысить видимость для поисковых систем.
Подводя итог, данный подход позволит не только извлечь текст из изображения, но и организовать его структурно, используя границы контуров, что является мощным инструментом для автоматизации обработки графических данных.