基于Image-processing/OCR技术分割粘连字符的可行方案咨询

你提到的I/U粘连场景示例：

核心处理思路为精准识别字符亮色外轮廓并替换为深色，替代原有简单全局阈值操作，具体方案如下：

• 自适应阈值分割提取亮轮廓 #

  原有img_grey[img_grey > 100] = 0为全局阈值处理，无法适配图像局部灰度差异，容易出现亮轮廓清除不彻底、或误擦除字符主体的问题。改用自适应局部阈值可精准识别高亮轮廓区域：

  import cv2
  # 读取灰度图像
  img_grey = cv2.imread("ocr_input.png", 0)
  # 自适应阈值分割提取高亮区域：11为邻域计算窗口大小，2为灰度偏移量，可根据实际效果调整
  bright_mask = cv2.adaptiveThreshold(img_grey, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
  # 将高亮轮廓区域置为深色，完成字符分隔
  img_grey[bright_mask == 255] = 0
  

• 形态学操作优化细微粘连 #

  若阈值处理后仍存在字符边缘细微粘连，可补充1次腐蚀操作扩大字符间隙：

  # 生成3*3矩形卷积核
  kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
  processed_img = cv2.erode(img_grey, kernel, iterations=1)
  

• Tesseract识别参数适配 #

  预处理完成后可调整识别参数进一步降低错误率：
  • 单行文本场景使用--psm 7参数，告诉Tesseract输入为单行文本，减少分段误判
  • 若识别字符范围固定，可添加白名单限制，比如仅识别大写英文字母和数字：

    tesseract processed_img result --psm 7 -c tessedit_char_whitelist=ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789
    

内容的提问来源于stack exchange，提问作者P i