如何用OpenCV涂黑图像指定区域 避免Tesseract识别该区域文本

可行性结论 #

该需求可完全实现，核心思路是定位所有不需要识别的区域，将对应位置像素填充为纯黑色后再送入Tesseract识别，被涂黑区域不会输出任何文本识别结果。

参考素材：

• 原始待识别图像：
• 标注了屏蔽区域的参考图（红色块为待屏蔽位置）：

实现逻辑 #

• 读取待识别原图、带红色屏蔽标注的参考图，两张图尺寸需保持一致
• 对标注图做颜色空间转换，提取所有红色标注区域生成二值屏蔽mask
• 基于mask将原图中对应位置的像素全部置为(0,0,0)（纯黑色）
• 处理完成的图像直接送入Tesseract执行文本提取即可

完整实现代码 #

import cv2
import numpy as np
import pytesseract

# 读取本地文件
origin_img = cv2.imread('test.jpeg')  # 替换为你的原图本地路径
mark_img = cv2.imread('mark.jpeg')    # 替换为你的红色标注图本地路径

# 提取红色标注区域生成屏蔽mask
hsv = cv2.cvtColor(mark_img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 红色在HSV空间分两个区间，覆盖标注用的亮红色
lower_red_1 = np.array([0, 120, 70])
upper_red_1 = np.array([10, 255, 255])
lower_red_2 = np.array([170, 120, 70])
upper_red_2 = np.array([180, 255, 255])
mask_part1 = cv2.inRange(hsv, lower_red_1, upper_red_1)
mask_part2 = cv2.inRange(hsv, lower_red_2, upper_red_2)
block_mask = mask_part1 + mask_part2

# 将mask对应区域涂黑
origin_img[block_mask > 0] = [0, 0, 0]

# 可选：预览处理效果
cv2.imshow('preprocess_result', origin_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 送入Tesseract执行文本识别
recognize_result = pytesseract.image_to_string(origin_img, lang='chi_sim+eng')
print(recognize_result)

补充说明 #

• 如果屏蔽区域是固定位置，不需要每次用标注图生成mask，可以直接提前记录区域坐标，用cv2.rectangle(origin_img, 左上角坐标, 右下角坐标, (0,0,0), -1)直接涂黑固定区域，运行效率更高
• 如果后续更换标注颜色，只需要调整HSV的上下阈值，适配对应标注色即可
• 涂黑操作必须在送入Tesseract之前执行，否则屏蔽区域的文本仍会被检测到

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ArseneCC