使用Python，Tesseract更正文本方向

这篇博客将介绍如何使用 Tesseract 的方向和脚本检测 （OSD） 模式执行自动文本方向检测和更正。

orientation and script detection (OSD) 方向和脚本检测
text orientation 文本定向

OSD模式检测并提供了图像中文本的方向，估计的旋转校正角度和脚本/书写系统。文本方向是指图像中文本的角度（以度为单位）。执行 OCR 时可以通过校正文本方向来获得更高的准确性。另一方面，脚本检测是指文本的书写系统，可以是拉丁语，汉字，阿拉伯语，希伯来语等。

任何 OCR 系统的一个基本组件都是图像预处理 ——呈现给OCR引擎的输入图像质量越高，OCR 输出就越好。要在 OCR 中取得成功，最重要的预处理步骤是文本方向。

1. 效果图

原图 VS 旋转校正后图如下：
可以看到文本正确识别，并且当前文本旋转了90°，需要旋转270°进行校正，文本的语言类型是Latin文。下图也可以看到文本方向被正常校正。

效果图2如下：
可以看到文本正确识别，当前文本旋转了180°，需要旋转180°进行校正，文本的语言类型是Latin文。下图也可以看到文本方向被正常校正。

效果图3如下：对于旋转非90°或者90°倍数的识别有问题，如下图所示；

2. 原理

文本方向是指图像中一段文本的旋转角度。如果文本明显旋转，则给定的单词、句子或段落在 OCR 引擎中看起来就像胡言乱语。OCR引擎是智能的，但像人类一样，它们没有被训练成倒置阅读！

因此为 OCR 准备图像数据的关键第一步是检测文本方向（如果有），然后更正文本方向。 将校正后的图像呈现到 OCR 引擎（理想情况下可以获得更高的 OCR 准确性）。

2.1 步骤

1. 方向和脚本检测 （OSD） 的概念
2. 如何使用 Tesseract 检测文本脚本（即书写系统）
3. 如何使用 Tesseract 检测文本方向
4. 如何使用 OpenCV 自动更正文本方向

pip install opencv-contrib-python

2.2 什么是方向和脚本检测？

Tesseract 有几种不同的模式，可以在自动检测和 OCR 文本时使用。其中一些模式对输入图像执行完整的OCR，而其他模式则输出元数据，例如文本信息，方向等（即orientation and script detection OSD模式）。
Tesseract的OSD模式的输出返回两个值：

• 文本方向：输入图像中文本的估计旋转角度（以度为单位）。
• 脚本：图像中文本的预测“书写系统”。

书写系统是一种传达信息的视觉方法，但与语音不同，书写系统还包括“存储”和“知识转移”的概念。

3. 源码

# 使用 Tesseract 检测和更正文本方向（检测到文本角度，旋转以转回去的角度，文本系统语言）
# 识别字母
# tesseract E:\mat\py-demo-22\extreme_points\images\normal.jpg E:\mat\py-demo-22\extreme_points\images\normal txt
# 识别osd
# tesseract E:\mat\py-demo-22\extreme_points\images\normal.jpg E:\mat\py-demo-22\extreme_points\images\normal_1 -l osd --psm 0
# USAGE
# python detect_orientation.py --image images/normal.jpg
# python detect_orientation.py --image images/rotated60.jpg
# python detect_orientation.py --image images/rotated180.jpg
# python detect_orientation.py --image images/rotated90.jpg
# python detect_orientation.py --image images/rotated120.jpg

# 导入必要的包
# coding = utf -8
import argparse
import os

import cv2
import imutils
import pytesseract
from PIL import Image
import numpy as np
from pytesseract import Output  # PyTesseract 的输出类 （https://github.com/madmaze/pytesseract）。这个类只是指定了四种数据类型，包括将利用的DICT。

# 语言文件.traindata
os.environ['TESSDATA_PREFIX'] = 'D:\\tesseract\\tessdata'  # 在PATH中配置tesseract环境变量或者此处指定

# 如果未在PATH中配置tesseract环境变量，则需要手动设置tesseract可执行文件的全路径
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'D:\\tesseract\\tesseract.exe'  # 手动设置另一个版本的pytesseract

# 构建命令行参数及解析
# --image 要ocr的图像
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=False, default="images/normal.jpg",
                help="path to input image to be OCR'd")
args = vars(ap.parse_args())

# 加载输入图像，转换BGR为RGB通道使得其与tesseract兼容
# 调用Tesseract执行文本定向
image = cv2.imread(args["image"])
if image is None:
    raise Exception(args["image"] + (" image not exists"))
img = image.copy()

# 打印pytesseract支持的所有语言
print('langs: ', pytesseract.get_languages(config=''))

print(pytesseract.image_to_string(img))
# OR explicit beforehand converting
print(pytesseract.image_to_string(Image.fromarray(img)))

# 简单的图像串
print(pytesseract.image_to_string(Image.open(args["image"])))
print(pytesseract.image_to_string(args["image"]))
# 法语文本图像串
print(pytesseract.image_to_string(Image.open(args["image"]),
                                  lang='fra'))  # 需要D:/Tesseract-OCR/tessdata/fra.traineddata

# 获取详细的数据，包括盒，置信线和页码
print(pytesseract.image_to_data(Image.open(args["image"])))
# 获取有关方向和脚本检测信息
# print(pytesseract.image_to_osd(Image.open(args["image"])))
print('image_to_osd: ', pytesseract.image_to_osd(args["image"]))
# 获取包围盒估计
# print(pytesseract.image_to_boxes(Image.open(args["image"])))
print('image_to_boxes: ', pytesseract.image_to_boxes(args["image"]))

rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
results = pytesseract.image_to_string(rgb)
print(results)
results = pytesseract.image_to_osd(args["image"], output_type=Output.DICT, config="--dpi 70")

# 展示定向信息
# 当前方向
# 旋转图像以校正其方向的度数
# 检测到的脚本类型，如拉丁语或阿拉伯语
print("[INFO] detected orientation: {}".format(
    results["orientation"]))
print("[INFO] rotate by {} degrees to correct".format(
    results["rotate"]))
print("[INFO] detected script: {}".format(results["script"]))

def rotate_bound(image, angle):
    # grab the dimensions of the image and then determine the
    # center
    (h, w) = image.shape[:2]
    (cX, cY) = (w / 2, h / 2)

    # grab the rotation matrix (applying the negative of the
    # angle to rotate clockwise), then grab the sine and cosine
    # (i.e., the rotation components of the matrix)
    M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), -angle, 1.0)
    cos = np.abs(M[0, 0])
    sin = np.abs(M[0, 1])

    # compute the new bounding dimensions of the image
    nW = int((h * sin) + (w * cos))
    nH = int((h * cos) + (w * sin))

    # adjust the rotation matrix to take into account translation
    M[0, 2] += (nW / 2) - cX
    M[1, 2] += (nH / 2) - cY

    # perform the actual rotation and return the image
    return cv2.warpAffine(image, M, (nW, nH), borderValue=(255, 255, 255))

def getImg(img, angel,ls):
    print(angel+ls)
    rotated = rotate_bound(img, angle=angel+ls)
    return imutils.resize(rotated, width=300)

# 旋转图像以校正方向
# 使用OpenCV的通用cv2.rotate方法，部分图像可能会丢失
# imutils.rotate_bound 不丢失保留边界的旋转图像
rotated = rotate_bound(img, angle=results["rotate"])

# 展示原始图像和校正后的图像
cv2.imshow("Original", imutils.resize(img, width=300))
cv2.imshow("Output", imutils.resize(rotated,width=300))

for i in range(0,361,30):
    cv2.imshow("Output"+str(results["rotate"]+i), getImg(img,results["rotate"],i))
cv2.waitKey(0)

参考

• https://pyimagesearch.com/2022/01/31/correcting-text-orientation-with-tesseract-and-python/
• https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/