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小伙伴们可能会觉得从图像中提取文本是一件很麻烦的事情，尤其是需要提取大量文本时。PyTesseract是一种光学字符识别（OCR），该库提了供文本图像。

PyTesseract确实有一定的效果，用PyTesseract来检测短文本时，结果相当不错。但是，当我们用它来检测表格中的文本时，算法执行失败。

图1.直接使用PyTesseract检测表中的文本

图1描绘了文本检测结果，绿色框包围了检测到的单词。可以看出算法对于大部分文本都无法检测，尤其是数字。而这些数字却是展示了每日COVID-19病例的相关信息。那么，如何提取这些信息？

简介

在编写算法时，我们通常应该以我们人类理解问题的方式来编写算法。这样，我们可以轻松地将想法转化为算法。

当我们阅读表格时，首先注意到的就是单元格。一个单元格使用边框（线）与另一个单元格分开，边框可以是垂直的也可以是水平的。识别单元格后，我们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，即单元格检测、区域（ROI）选择和文本提取。

在执行每个任务之前，让我们先导入必要内容

import cv2 as cv
import numpy as np
filename = 'filename.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

单元格检测

查找表格中的水平线和垂直线可能是最容易开始的。有多种检测线的方法，这里我们采用OpenCV库中的Hough Line Transform。

在应用霍夫线变换之前，需要进行一些预处理。第一是将存在的RGB图像转换为灰度图像。因为灰度图像对于Canny边缘检测而言非常重要。

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")

下面的两幅图分别显示了灰度图像和Canny图像。

图2.灰度和Canny图像

霍夫线变换

在OpenCV中，此算法有两种类型，即标准霍夫线变换和概率霍夫线变换。标准变换为我们提供直线方程，因此我们无法得知直线的起点和终点。概率变换将为我们提供线列表，即直线起点与终点的坐标值列表。我们优先选用的是概率变化。

图3.霍夫线变换结果示例（来源：OpenCV）

对于HoughLinesP函数，有如下几个输入参数：

• image -8位单通道二进制源图像。该图像可以通过该功能进行修改。

• rho —累加器的距离分辨率，以像素为单位。

• theta —弧度的累加器角度分辨率。

• threshold-累加器阈值参数。仅返回那些获得足够投票的行

• line — 线的输出向量。这里设置为无，该值保存到linesP

• minLineLength —最小行长。短于此的线段将被拒绝。

• maxLineGap —同一线上的点之间允许链接的最大间隙。

# 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，我们定义了一个函数并根据该函数的返回值添加列表。

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

图4.霍夫线变换结果—没有重叠滤波器

重叠滤波器

检测到的线如上图所示。但是，霍夫线变换结果中有一些重叠的线。较粗的线由多个相同位置，长度不同的线组成。为了消除此重叠线，我们定义了一个重叠过滤器。

最初，基于分类索引对线进行分类，水平线的y₁和垂直线的x₁。如果下一行的间隔小于一定距离，则将其视为与上一行相同的行。

def overlapping_filter(lines, sorting_index):filtered_lines = []lines = sorted(lines, key=lambda lines: lines[sorting_index])separation = 5for 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

实现重叠滤镜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

图5.霍夫线变换结果—带重叠滤波器

有了这个代码，就不会提取出重叠的行了。此外，我们还将在图像中写入水平和垂直线的索引，这将有利于ROI的选择。

ROI选择

首先，我们需要定义列数和行数。这里我们只对第二行第十四行以及所有列中的数据感兴趣。对于列，我们定义了一个名为关键字的列表，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，要选择ROI，我们定义了一个函数，该函数将图像（水平线和垂直线都作为输入）以及线索引作为边框。此函数返回裁剪的图像及其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_image
def 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] + offsety1 = horizontal[top_line_index][3] + offsetx2 = vertical[right_line_index][2] - offsety2 = horizontal[bottom_line_index][3] - offsetw = x2 - x1h = y2 - y1cropped_image = get_cropped_image(image, x1, y1, w, h)return cropped_image, (x1, y1, w, h)

裁剪的图像将用于下一个任务，即文本提取。返回的第二个参数将用于绘制ROI的边界框

文字提取

现在，我们定义了ROI功能。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指定，而行数则由定义。

首先，让我们定义一个函数来绘制文本和周围的框，并定义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 cFrame
def 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！

counter = 0
print("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 += 1left_line_index = jright_line_index = j+1top_line_index = ibottom_line_index = i+1cropped_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)

问题解决

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

图6.检测到的文本—版本1

一些数字被检测为随机文本，即39个数据中的5个。这是由于最后三列与其余列不同。文本为白色时背景为黑色，会以某种方式影响文本提取的性能。

图7.二进制图像

为了解决这个问题，让我们倒数最后三列。

def invert_area(image, x, y, w, h, display=False):ones = np.copy(image)ones = 1image[ 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 image
left_line_index = 17
right_line_index = 20
top_line_index = 0
bottom_line_index = -1cropped_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。

图8.处理后的二进制图像

结果

反转图像后，重新执行步骤，这是最终结果！

算法成功检测到文本后，现在可以将其保存到Python对象（例如Dictionary或List）中。由于Tesseract训练数据中未包含某些地区名称（“ Kabupaten / Kota”中的名称），因此无法准确检测到。但是，由于可以精确检测到地区的索引，因此这不会成为问题。文本提取可能无法检测到其他字体的文本，具体取决于所使用的字体，如果出现误解，例如将“ 5”检测为“ 8”，则可以进行诸如腐蚀膨胀之类的图像处理。

源代码：https://github.com/fazlurnu/Text-Extraction-Table-Image

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