如何优化OpenCV+pytesseract的图像预处理以提升OCR识别精度？

我正在尝试使用OpenCV与Python-tesseract对一张图像执行OCR以转换为文本，但目前tesseract未能正确识别内容，识别结果为：uleswylly Bie7 Srp a7。

我已执行以下预处理步骤：

• 图像Upscale

  # Image scaling
  def set_image_dpi(img):
      # Get current dimensions of the image
      height, width = img.shape[:2]
  
      # Define scale factor
      scale_factor = 6
  
      # Calculate new dimensions
      new_height = int(height * scale_factor)
      new_width = int(width * scale_factor)
  
      # Resize image
      return cv2.resize(img, (new_width, new_height))
  

  完成图像放大处理。

• 图像归一化

  # Normalization
  norm_img = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1]))
  img = cv2.normalize(img, norm_img, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
  

  完成图像归一化处理。

• 去除噪声

  # Remove noise
  def remove_noise(img):
      return cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img, None, 10, 10, 7, 15)
  

  完成图像降噪处理。

• 转为灰度图

  # Get grayscale
  def get_grayscale(img):
      return cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  

  将图像转为灰度格式。

• 阈值处理

  # Thresholding
  def thresholding(img):
      return cv2.threshold(img, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]
  

  完成图像二值化阈值处理。

• 图像颜色反转

  # Invert the image
  def invert(img):
      return cv2.bitwise_not(img)
  

  将图像颜色反转。

• 输入至pytesseract

  # Pass preprocessed image to pytesseract
  text = pytesseract.image_to_string(img)
  print("Text found: " + text)
  

  pytesseract输出结果仍为：uleswylly Bie7 Srp a7。

希望能改进预处理流程，让pytesseract正确识别图像内容，恳请大家提供帮助！

感谢各位的支持！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Steenert