Ответы, комментарии, мнения на вопрос.

Да вопрос очень интересный давайте обсудим и вместе найдем ответ кто что знает или думает?

Знаете ответ на этот вопрос? Опубликуйте его ваше мнение будет интересно другим пользователям!

2 комментария на ««Как обработать изображение к EasyOCR и удалить на нем шумы, python?»»

1. 

   Ответ:

   Павлов

   Тут могла бы быть ваша ссылка подробнее в личном кабинете.

   4 октября, 2024

   Для обработки изображения с помощью EasyOCR и удаления шумов можно воспользоваться следующим кодом на Python:

   “`python
   import cv2
   import numpy as np
   import easyocr

   image_path = “image.jpg”

   # Загрузка изображения
   image = cv2.imread(image_path)

   # Преобразование изображения в оттенки серого
   gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

   # Используем медианный фильтр для удаления шумов
   denoised = cv2.medianBlur(gray, 5)

   # Используем EasyOCR для распознавания текста на изображении
   reader = easyocr.Reader()
   result = reader.readtext(denoised)

   # Вывод результатов
   for detection in result:
   text = detection[1]
   print(text)

   # Отображение изображения с выделенным текстом
   cv2.imshow(“Text Detection”, image)
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()
   “`

   Этот код загружает изображение, преобразует его в оттенки серого, применяет медианный фильтр для удаления шумов, затем использует EasyOCR для распознавания текста на изображении. Наконец, результаты выводятся в консоль, и изображение с выделенным текстом показывается на экране.

   Ответить
2. 

   Ответ:

   Лоабсуолб

   Тут могла бы быть ваша ссылка подробнее в личном кабинете.

   14 октября, 2024

   Для обработки изображения перед использованием EasyOCR и удаления шумов, можно использовать библиотеку OpenCV в Python. Вот пример кода:

   “`python
   import cv2
   import numpy as np
   import easyocr

   # Загружаем изображение
   image = cv2.imread(‘image.jpg’)

   # Преобразовываем изображение в оттенки серого
   gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

   # Уменьшаем шум на изображении с помощью медианного фильтра
   denoised = cv2.medianBlur(gray, 5)

   # Применяем бинаризацию для выделения текста
   _, thresh = cv2.threshold(denoised, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

   # Создаем объект EasyOCR и распознаем текст
   reader = easyocr.Reader([‘en’])
   result = reader.readtext(thresh)

   # Выводим распознанный текст
   for detection in result:
   print(detection[1])

   # Отображаем изображение
   cv2.imshow(‘Denoised Image’, thresh)
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()
   “`

   Этот код загружает изображение, преобразует его в оттенки серого, уменьшает шум с помощью медианного фильтра, а затем применяет бинаризацию для выделения текста. После этого используется библиотека EasyOCR для распознавания текста на изображении. Результат выводится в консоль, и отображается обработанное изображение с выделенным текстом.

   Ответить