Для улучшения распознавания желтого шрифта на красном фоне в Tesseract, можно попробовать следующие подходы:
1. Изменить яркость и контрастность изображения: Попробуйте изменить яркость и контрастность изображения, чтобы сделать контраст между желтым шрифтом и красным фоном более заметным для Tesseract. Для этого вы можете использовать библиотеки обработки изображений, такие как OpenCV или PIL (Python Imaging Library).
2. Применить пространство цветов: Красный и желтый являются цветами, которые могут быть сложными для распознавания в некоторых случаях. Попробуйте преобразовать изображение из стандартного RGB пространства цветов в другое пространство цветов, которое может быть более эффективным для распознавания желтого шрифта на красном фоне. Например, можно попробовать использовать пространство цветов HSV или LAB, где можно лучше различить желтый шрифт от красного фона.
3. Применить бинаризацию изображения: Когда Tesseract применяет OCR для распознавания текста, он обычно требует бинарное изображение, где шрифт должен быть черным, а фон - белым. Попробуйте применить алгоритм бинаризации, чтобы получить лучшее разделение между желтым шрифтом и красным фоном. Вы можете использовать адаптивную бинаризацию с порогом, такую как алгоритм Otsu или Sauvola.
4. Применить контуры объектов: Tesseract может иметь трудности с распознаванием текста, если на изображении есть другие объекты или шум. Попробуйте выделить только текстовую область, применив алгоритм определения контуров объектов. Это может помочь Tesseract сосредоточиться только на тексте, а не на других элементах изображения.
5. Использовать Tesseract с параметрами адаптации: Tesseract имеет множество встроенных параметров, которые можно настроить для улучшения распознавания. Попробуйте использовать различные комбинации этих параметров, таких как язык, конфигурационный файл или режим страницы, чтобы достичь лучших результатов.
6. Использовать регулярные выражения для фильтрации результатов: Если после всех примененных методов Tesseract все еще показывает неправильные результаты, можно использовать регулярные выражения для фильтрации и коррекции выходных данных. Например, если вам известен формат текста или есть определенные паттерны, которые должны быть найдены, вы можете написать регулярные выражения, чтобы извлечь нужную информацию.
Важно отметить, что эти подходы могут быть эффективными в улучшении распознавания текста на изображении с желтым шрифтом на красном фоне, но результаты могут изменяться в зависимости от сложности и качества изображения. Необходимо провести эксперименты с разными методами и параметрами для достижения наилучших результатов в конкретной ситуации.