使用 PyTesseract 和 OpenCV 从表格图像中提取文本

ゝ一世哀愁。 2023-10-01 16:02 46阅读 0赞

[Text Extraction from a Table Image, using PyTesseract and OpenCV – Fazlur Rahman![icon-default.png?t=M0H8][icon-default.png_t_M0H8]https://fazlurnu.com/2020/06/23/text-extraction-from-a-table-image-using-pytesseract-and-opencv/][Text Extraction from a Table Image_ using PyTesseract and OpenCV _ Fazlur Rahman_icon-default.png_t_M0H8_icon-default.png_t_M0H8_https_fazlurnu.com_2020_06_23_text-extraction-from-a-table-image-using-pytesseract-and-opencv]

从图像中提取文本可能会让人筋疲力尽，尤其是当您要提取大量内容时。一个众所周知的文本提取库是[PyTesseract][]，一种光学字符识别 (OCR)。该库将为您提供给定图像的文本。

PyTesseract 真的很有帮助，第一次知道 PyTesseract，我直接用它来检测一些短文本，结果很满意。然后，我用它来检测表格中的文本，但算法执行失败。

![ead485eb99b7837764b60f3b0c225d8a.png][]

图 1. 直接使用 PyTesseract 检测表格中的文本

图 1 描述了文本检测结果，绿色框包围了检测到的单词。您可能意识到算法无法检测到大部分文本，尤其是数字。就我而言，这些数字是数据的基本要素，为我提供了来自家乡当地政府的每日 COVID-19 病例的价值。那么，如何提取这些信息呢？

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### 入门 ###

在编写算法时，我总是试着像人类一样教算法。这样，我可以很容易地将这个想法转化为更详细的算法。

当您阅读表格时，您可能首先注意到的是单元格。可以使用可以是垂直或水平的边框（线）将一个单元格与另一个单元格分开。识别单元格后，您继续阅读其中的信息。将其转换为算法，您可以将过程分为三个过程，即**细胞检测**、**感兴趣区域（ROI）选择**和**文本提取**。

在进行每个任务之前，让我们加载图像，如下所示

import cv2 as cv
    import numpy as np
    filename = 'source.png'
    img = cv.imread(cv.samples.findFile(filename))
    cImage = np.copy(img) #image to draw lines
    cv.imshow("image", img) #name the window as "image"
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyWindow("image") #close the window

#### 想跳过文章并查看完整代码吗？ ####

这是代码：[Text-Extraction-Table-Image][]

### 细胞检测 ###

在表格中查找水平线和垂直线可能是最容易开始的。检测线的方法有很多，但对我来说一种有趣的方法是使用 Hough Line Transform，一个 OpenCV 库。有关模式的详细信息，请访问此[链接][Link 1]。

在应用霍夫线变换之前，需要进行多项预处理。第一个是将图像转换为灰度图像，以防您有 RGB 图像。这个灰度图像对于下一步[Canny Edge-Detection][]很重要。

gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    cv.imshow("gray", gray)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyWindow("gray")
    canny = cv.Canny(gray, 50, 150)
    cv.imshow("canny", canny)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyWindow("canny")

下图左图为灰度图，右图为 Canny 图像。

![50d6b13f14d8b4cf003e1ff42d7a0aad.png][]

![3d34e9affac6c80c0d6c5cb21db5e9eb.png][]

#### 霍夫线变换 ####

在 OpenCV 中，该算法有两种类型，即标准霍夫线变换和概率霍夫线变换。标准的会给你线方程，所以你不知道线的开始和结束。而概率线变换将为您提供线列表，其中线是开始和结束坐标的列表。就我的目的而言，概率的更可取。

![watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBAYWxsd2F5Mg_size_14_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16][]

图 3.a。标准霍夫线变换结果示例（来源：OpenCV）

![46f754a690a9caf8cfaf276dde8fcacf.png][]

图 3.b。标准霍夫线变换结果示例（来源：OpenCV）

对于 HoughLinesP 函数，有几个输入参数：

1.  **image** — 8 位、单通道二进制源图像。该功能可以修改图像。
2.  **rho** \- 累加器的距离分辨率（以像素为单位）。
3.  **theta** \- 以弧度为单位的累加器的角度分辨率。
4.  **threshold** \- 累加器阈值参数。仅返回那些获得足够票数的行
5.  **line** \- 线的输出向量。这里设置为None，值保存到linesP
6.  **minLineLength** — 最小行长度。比这短的线段被拒绝。
7.  **maxLineGap** \- 同一条线上的点之间的最大允许间隙以链接它们。

# cv.HoughLinesP(image, rho, theta, threshold[, lines[, minLineLength[, maxLineGap]]]) → lines
    rho = 1
    theta = np.pi/180
    threshold = 50
    minLinLength = 350
    maxLineGap = 6
    linesP = cv.HoughLinesP(canny, rho , theta, threshold, None, minLinLength, maxLineGap)

为了区分水平线和垂直线，我定义了一个函数并根据函数返回值添加列表

def is_vertical(line):
        return line[0]==line[2]
    
    def is_horizontal(line):
        return line[1]==line[3]
    
    
    horizontal_lines = []
    vertical_lines = []
    
    if linesP is not None:
        for i in range(0, len(linesP)):
            l = linesP[i][0]
            if (is_vertical(l)):
                vertical_lines.append(l)
    
            elif (is_horizontal(l)):
                horizontal_lines.append(l)
    for i, line in enumerate(horizontal_lines):
        cv.line(cImage, (line[0], line[1]), (line[2], line[3]), (0, 255, 0), 3, cv.LINE_AA)
    
    for i, line in enumerate(vertical_lines):
        cv.line(cImage, (line[0], line[1]), (line[2], line[3]), (0, 0, 255), 3, cv.LINE_AA)
    
    cv.imshow("with_line", cImage)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyWindow("with_line")  # close the window

![363e2a186fc6406350e8ac79b343bc0b.png][]

图 4. 霍夫线变换结果 - 没有重叠滤波器

#### 重叠过滤器 ####

检测到的线如上图所示。但是，霍夫线变换结果中存在一些重叠线。较粗的线条在同一位置由多条线组成，长度不同。为了消除这条重叠线，我定义了一个重叠过滤器。

最初，根据排序索引对线进行排序，y₁ 用于水平线，x₁ 用于垂直线。如果下一行相隔小于一定距离，那么我们认为它与前一行是同一行。这可能有点像“肮脏的工作”，但它确实有效。

def overlapping_filter(lines, sorting_index):
        filtered_lines = []
        
        lines = sorted(lines, key=lambda lines: lines[sorting_index])
        separation = 5    for i in range(len(lines)):
                l_curr = lines[i]
                if(i>0):
                    l_prev = lines[i-1]
                    if ( (l_curr[sorting_index] - l_prev[sorting_index]) > separation):
                        filtered_lines.append(l_curr)
                else:
                    filtered_lines.append(l_curr)
                    
        return filtered_lines

实现重叠过滤器并在图像上添加文本，现在代码应如下所示：

horizontal_lines = []
    vertical_lines = []
        
    if linesP is not None:
        for i in range(0, len(linesP)):
            l = linesP[i][0]        if (is_vertical(l)): 
                vertical_lines.append(l)
                    
            elif (is_horizontal(l)):
                horizontal_lines.append(l)    horizontal_lines = overlapping_filter(horizontal_lines, 1)
        vertical_lines = overlapping_filter(vertical_lines, 0)for i, line in enumerate(horizontal_lines):
        cv.line(cImage, (line[0], line[1]), (line[2], line[3]), (0,255,0), 3, cv.LINE_AA)
        cv.putText(cImage, str(i) + "h", (line[0] + 5, line[1]), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 0), 1, cv.LINE_AA)                      for i, line in enumerate(vertical_lines):
        cv.line(cImage, (line[0], line[1]), (line[2], line[3]), (0,0,255), 3, cv.LINE_AA)
        cv.putText(cImage, str(i) + "v", (line[0], line[1] + 5), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 0), 1, cv.LINE_AA)            
    cv.imshow("with_line", cImage)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyWindow("with_line") #close the window

![1e92b6390d4976e592020e0e0008e9fa.png][]

图 5. 霍夫线变换结果 - 使用重叠滤波器

使用此精炼代码，您将不会有重叠的行。此外，您将在图像中写入水平和垂直线的索引。该索引将用于下一个任务，ROI 选择

### 投资回报率选择 ###

首先，我们需要定义列数和行数。就我而言，我只对第二十四行和所有列中的数据感兴趣。对于列，我定义了一个名为关键字的列表，以将其用于字典关键字。

## set keywords
    keywords = ['no', 'kabupaten', 'kb_otg', 'kl_otg', 'sm_otg', 'ks_otg', 'not_cvd_otg',
                'kb_odp', 'kl_odp', 'sm_odp', 'ks_odp', 'not_cvd_odp', 'death_odp',
                'kb_pdp', 'kl_pdp', 'sm_pdp', 'ks_pdp', 'not_cvd_pdp', 'death_pdp',
                'positif', 'sembuh', 'meninggal']
        
    dict_kabupaten = {}
        for keyword in keywords:
            dict_kabupaten[keyword] = []
            
    ## set counter for image indexing
    counter = 0
        
    ## set line index
    first_line_index = 1
    last_line_index = 14

然后，为了选择 ROI，我定义了一个函数，它以图像为输入，水平线和垂直线作为输入，线索引作为边界。该函数返回裁剪后的图像，以及它在图像全局坐标中的位置和大小

def get_cropped_image(image, x, y, w, h):
        cropped_image = image[ y:y+h , x:x+w ]
        return cropped_imagedef get_ROI(image, horizontal, vertical, left_line_index, right_line_index, top_line_index, bottom_line_index, offset=4):
        x1 = vertical[left_line_index][2] + offset
        y1 = horizontal[top_line_index][3] + offset
        x2 = vertical[right_line_index][2] - offset
        y2 = horizontal[bottom_line_index][3] - offset
        
        w = x2 - x1
        h = y2 - y1
        
        cropped_image = get_cropped_image(image, x1, y1, w, h)
        
        return cropped_image, (x1, y1, w, h)

裁剪后的图像将用于下一个任务，文本提取。第二个返回的参数将用于绘制 ROI 的边界框

### 文本提取 ###

现在，我们定义了一个 ROI 函数。我们可以继续提取结果。我们可以通过遍历单元格来读取列中的所有数据。列数由关键字的长度给出，而行数是定义的。

首先，让我们定义一个函数来绘制文本和周围的框，以及另一个函数来提取文本。

import pytesseract
    pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tesseract.exe'def draw_text(src, x, y, w, h, text):
        cFrame = np.copy(src)
        cv.rectangle(cFrame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
        cv.putText(cFrame, "text: " + text, (50, 50), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0, 0, 0), 5, cv.LINE_AA)
        
        return cFramedef detect(cropped_frame, is_number = False):
        if (is_number):
            text = pytesseract.image_to_string(cropped_frame,
                                               config ='-c tessedit_char_whitelist=0123456789 --psm 10 --oem 2')
        else:
            text = pytesseract.image_to_string(cropped_frame, config='--psm 10')        
            
        return text

将图像转换为黑白以获得更好的效果，让我们开始迭代吧！

counter = 0print("Start detecting text...")
    (thresh, bw) = cv.threshold(gray, 100, 255, cv.THRESH_BINARY)for i in range(first_line_index, last_line_index):
        for j, keyword in enumerate(keywords):
            counter += 1
                
            left_line_index = j
            right_line_index = j+1
            top_line_index = i
            bottom_line_index = i+1
                
            cropped_image, (x,y,w,h) = get_ROI(bw, horizontal, vertical, left_line_index, right_line_index, top_line_index, bottom_line_index)
                
            if (keywords[j]=='kabupaten'):
               text = detect(cropped_image)
               dict_kabupaten[keyword].append(text)
             
            else:
                text = detect(cropped_image, is_number=True)
                dict_kabupaten[keyword].append(text)        image_with_text = draw_text(img, x, y, w, h, text)

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## 疑难解答 ##

这是文本提取的结果！我只选择了最后三列，因为它对某些文本给出了奇怪的结果，其余的都很好，所以我不显示它。

![a65b2b4c3ea54538bb2e58936a87c997.gif][]

图 6. 检测到的文本 - 版本 1

您可能会意识到某些数字被检测为随机文本，39 个数据中有 5 个。这是由于最后三列与其余列不同。背景为黑色，文本为白色。不知何故，它会影响文本提取的性能。

![watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBAYWxsd2F5Mg_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16][]

图 7. 二值图像

为了解决这个问题，让我们反转最后三列。

def invert_area(image, x, y, w, h, display=False):
        ones = np.copy(image)
        ones = 1
        
        image[ y:y+h , x:x+w ] = ones*255 - image[ y:y+h , x:x+w ] 
        
        if (display): 
            cv.imshow("inverted", image)
            cv.waitKey(0)
            cv.destroyAllWindows()
        return imageleft_line_index = 17
    right_line_index = 20
    top_line_index = 0
    bottom_line_index = -1
        
    cropped_image, (x, y, w, h) = get_ROI(img, horizontal, vertical, left_line_index, right_line_index, top_line_index, bottom_line_index)gray = get_grayscale(img)
    bw = get_binary(gray)
    bw = invert_area(bw, x, y, w, h, display=True)

结果如下所示。

![a04d144fe1543f1809288cdc2933a9f0.png][]

图 8. 处理后的二值图像

## 瞧！结果 ##

反转图像后，重做这一步，这是最终的结果！

![694dccb8ec94c1481ed44c85238f7f69.gif][]

在您的算法成功检测到文本后，现在您可以将其保存到 Python 对象中，例如 Dictionary 或 List。一些区域名称（在“Kabupaten/Kota”中没有被精确检测到，因为它没有包含在 Tesseract 训练数据中。但是，这应该不是问题，因为可以精确检测到区域的索引。另外，这个文本提取可能无法检测到其他字体的文本，这取决于使用的字体。如果出现误解，例如“5”被检测为“8”，您可以进行[腐蚀和扩张][Link 2]等图像处理。

[icon-default.png_t_M0H8]: https://csdnimg.cn/release/blog_editor_html/release1.9.8/ckeditor/plugins/CsdnLink/icons/icon-default.png?t=M0H8
[Text Extraction from a Table Image_ using PyTesseract and OpenCV _ Fazlur Rahman_icon-default.png_t_M0H8_icon-default.png_t_M0H8_https_fazlurnu.com_2020_06_23_text-extraction-from-a-table-image-using-pytesseract-and-opencv]: https://fazlurnu.com/2020/06/23/text-extraction-from-a-table-image-using-pytesseract-and-opencv/
[PyTesseract]: https://pypi.org/project/pytesseract/
[ead485eb99b7837764b60f3b0c225d8a.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ead485eb99b7837764b60f3b0c225d8a.png
[Text-Extraction-Table-Image]: https://github.com/fazlurnu/Text-Extraction-Table-Image
[Link 1]: https://docs.opencv.org/master/d9/db0/tutorial_hough_lines.html
[Canny Edge-Detection]: https://docs.opencv.org/trunk/da/d22/tutorial_py_canny.html
[50d6b13f14d8b4cf003e1ff42d7a0aad.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/50d6b13f14d8b4cf003e1ff42d7a0aad.png
[3d34e9affac6c80c0d6c5cb21db5e9eb.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/3d34e9affac6c80c0d6c5cb21db5e9eb.png
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBAYWxsd2F5Mg_size_14_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://img-blog.csdnimg.cn/12cb3e388a3947b6ad7cd7924c45dc97.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAYWxsd2F5Mg==,size_14,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[46f754a690a9caf8cfaf276dde8fcacf.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/46f754a690a9caf8cfaf276dde8fcacf.png
[363e2a186fc6406350e8ac79b343bc0b.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/363e2a186fc6406350e8ac79b343bc0b.png
[1e92b6390d4976e592020e0e0008e9fa.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1e92b6390d4976e592020e0e0008e9fa.png
[a65b2b4c3ea54538bb2e58936a87c997.gif]: https://img-blog.csdnimg.cn/a65b2b4c3ea54538bb2e58936a87c997.gif
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBAYWxsd2F5Mg_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://img-blog.csdnimg.cn/05401162741b4a13bb9cca3885a15fc0.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAYWxsd2F5Mg==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[a04d144fe1543f1809288cdc2933a9f0.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/a04d144fe1543f1809288cdc2933a9f0.png
[694dccb8ec94c1481ed44c85238f7f69.gif]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/694dccb8ec94c1481ed44c85238f7f69.gif
[Link 2]: https://docs.opencv.org/3.4/db/df6/tutorial_erosion_dilatation.html