使用cv2与pytesseract提取黑底红字截图文本失败求助

核心问题是PIL截图的色彩空间与OpenCV默认色彩空间不匹配：

• ImageGrab.grab()获取的图像是RGB格式
• 你用cv2.COLOR_BGR2GRAY转换灰度，相当于把RGB当成BGR处理，红字的红色通道会被错误映射，导致灰度图中红字对比度极低，阈值处理后文字被完全过滤，Tesseract自然识别不到。

修复代码 #

直接把灰度转换的色彩空间参数改成COLOR_RGB2GRAY即可：

import sys
from PIL import ImageGrab
import cv2
import numpy as np
from pytesseract import pytesseract

pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\site-packages\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

def Extract(tupleCoordenates):
    pic = ImageGrab.grab(bbox=tupleCoordenates)
    img = np.array(pic)
    # 修正色彩空间转换：RGB转灰度
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    limiar, imgThreash = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
    text = pytesseract.image_to_string(imgThreash)
    return text

额外优化（针对红字场景） #

因为红字在RGB的R通道中亮度最高，可以直接提取R通道做阈值处理，进一步提升对比度：

def Extract(tupleCoordenates):
    pic = ImageGrab.grab(bbox=tupleCoordenates)
    img = np.array(pic)
    # 直接提取R通道
    r_channel = img[:, :, 0]
    limiar, imgThreash = cv2.threshold(r_channel, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
    text = pytesseract.image_to_string(imgThreash)
    return text

注释：存盘后再读取正常，是因为cv2.imread()会自动把JPG等格式的图像转换成BGR，此时色彩空间匹配，灰度转换自然正确。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wmendes