百度通用文字识别竖着识别文字

百度云ocr在识别每行文字个数相同，有多行的时候会出现竖着识别的情况

问题情景

两次识别均未指定options参数，即使用默认参数，不检测方向
都是文字较少的情况，长文字则没有问题
发现问题后，使用参数，检测方向，结果仍然一样

• 情景1：

  

识别结果：["四五六七", "月月月月"]。没错，百度竖着识别了

• 情景2：

  

识别结果：["十", "一二"]。这次更绝，前两行的“九”、“十”都直接没了

猜测原因

初步猜想为图片空白过多，导致百度竖着识别，于是我使用python检测文字所在区域，然后截图，代码:

def img_preprocess(gray):
    # 1. sobel，x方向求梯度
    sobel = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3)
    # 2. 二值化
    ret, binary = cv2.threshold(sobel, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU + cv2.THRESH_BINARY)

    # 3. 膨胀和腐蚀操作的核函数
    element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (30, 9))
    element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (24, 6))

    # 4. 膨胀一次，让轮廓突出
    dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations=1)

    # 5. 腐蚀一次，去掉细节。
    erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations=1)

    # 6. 再次膨胀，让轮廓明显一些
    dilation2 = cv2.dilate(erosion, element2, iterations=2)

    return dilation2


def find_text_region(source_img, img):
    # 1. 查找轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    max_area = 0
    max_contour = 0
    # 找到最大的区域，按最大w,h截图
    for i in range(len(contours)):
        cnt = contours[i]
        # 计算该轮廓的面积
        area = cv2.contourArea(cnt)
        if area > max_area:
            max_area = area
            max_contour = cnt
    # 赋值max_w,max_h
    _, __, max_w, max_h = cv2.boundingRect(max_contour)
    # 找到第一个坐标
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[-1])
    # 这里max_h * 10是因为垂直方向并不存在多余像素，因此直接*10，超出图片宽度，保留竖直方向全部像素
    img_result = source_img[y:y + max_h * 10, x:x + max_w + 10]
    cv2.imshow("img", img_result)
    cv2.waitKey(0)
    return img_result


def detect(img):
    # 1.  转化成灰度图
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 2. 形态学变换的预处理，得到可以查找矩形的图片
    dilation = img_preprocess(gray)

    # 3. 查找和筛选文字区域
    crop_img = find_text_region(img, dilation)

    return crop_img


detect(cv2.imread("answers.jpg"))</code></pre>

结果：

完美截图，再次调用百度云通用文字识别，识别结果["九", "十", "十一", "十二"]
多次测试之后，也没发现问题。我以为问题得到了解决，于是把程序打包发给别人测试，结果10张图片，4张识别错误
无奈，放弃多行文字同一次识别，转而分割文本，单独识别每一行，就是大大降低了识别效率

再次猜想

和图片分辨率有关，在我1080p的分辨率，0.85缩放，字号+1的环境下没问题
但环境发生变化导致图片分辨率或字体大小产生变化，就会影响到识别结果

暂未想到不影响效率的解决办法