KerasOCR、EasyOCR、Pytesseract无法识别单数字图像，求解决方案

预处理方法 #

• 二值化与阈值调整：把图像转成黑白二值图，手动调整阈值或用Otsu自动阈值，拉满数字与背景的对比度，消除模糊过渡区域。
• 图像归一化：统一缩放到28×28尺寸（和MNIST数据集标准对齐），同时将数字移至图像中心，避免数字偏移导致的特征提取偏差。
• 去噪与边缘规整：用中值滤波去除斑点噪点，或通过腐蚀、膨胀等形态学操作修掉数字毛边，让轮廓更规整清晰。
• 倾斜校正：如果数字存在轻微倾斜，用霍夫变换检测角度后旋转校正，保证数字处于正位，避免形状偏移干扰识别。

其他解决思路 #

• 微调MNIST模型：现成MNIST模型泛化能力有限，拿你的数字样本（包括那两张7、9的图）做数据增强（旋转、缩放、平移）后微调模型，让它适配你的图像风格。
• 调整OCR工具参数：
  • Pytesseract添加参数--psm 10（单字符识别模式），再加-c tessedit_char_whitelist=0123456789，限制仅识别数字。
  • EasyOCR指定allowlist=['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9']，缩小识别候选范围。
• 搭建定制小CNN模型：针对单数字识别场景，自己构建简单卷积模型（比如2层卷积+2层全连接），用你的样本直接训练，模型更小、适配性更强。
• 补充训练样本：若样本量少，对现有图像做轻微旋转（±15度）、缩放（0.8-1.2倍）、添加少量噪点等操作生成更多样本，提升模型鲁棒性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Suvodip Som