石碑碑刻识别(关键词-文字识别)

Question

我搞了一个石碑碑刻的文字识别系统，但是识别出来的文字准确率很低如图一，

我的识别部分代码如图二

图三

大家能不能帮忙解决一下准确率的问题 谢谢大家啦

Answer 1

让【宝码香车】来帮你解答，本回答参考DeepSeek编写，并整理提供。
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石碑碑刻文字识别系统优化建议

根据您提供的代码和识别结果，我看到了几个可以改进的地方来提高石碑碑刻文字的识别准确率。

1. 图像预处理优化

您的预处理方法已经很不错，但还可以进一步优化：

def preprocess_image(self, image):
    # 转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 使用更强的CLAHE增强对比度
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=4.0, tileGridSize=(16,16))
    enhanced = clahe.apply(gray)
    
    # 非局部均值去噪
    denoised = cv2.fastNlMeansDenoising(enhanced, h=30, templateWindowSize=7, searchWindowSize=21)
    
    # 锐化处理
    kernel = np.array([[-1,-1,-1], [-1,9,-1], [-1,-1,-1]])
    sharpened = cv2.filter2D(denoised, -1, kernel)
    
    # 结合全局和局部二值化
    _, binary1 = cv2.threshold(sharpened, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
    binary2 = cv2.adaptiveThreshold(sharpened, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, 
                                   cv2.THRESH_BINARY, 31, 5)
    
    # 结合两种二值化结果
    binary = cv2.bitwise_and(binary1, binary2)
    
    # 形态学操作
    kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
    binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
    
    return cv2.cvtColor(binary, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

2. 多OCR引擎融合

建议结合多个OCR引擎的结果来提高准确率：

def ocr_fusion(self, image):
    # PaddleOCR结果
    paddle_result = self.ocr.ocr(image, cls=True)
    
    # EasyOCR结果
    easy_result = self.easyocr.readtext(image)
    
    # 结果融合逻辑
    final_result = []
    # 这里可以添加更复杂的结果融合算法
    # 例如投票机制、置信度加权等
    
    return final_result

3. 针对石碑特点的优化

石碑文字通常有这些特点，需要特别处理：

def stone_specific_enhance(self, image):
    # 增强浅色文字
    lab = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)
    l, a, b = cv2.split(lab)
    
    # 增强亮度通道
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=3.0, tileGridSize=(8,8))
    l = clahe.apply(l)
    
    # 合并通道
    enhanced_lab = cv2.merge((l, a, b))
    enhanced = cv2.cvtColor(enhanced_lab, cv2.COLOR_LAB2BGR)
    
    # 边缘增强
    edges = cv2.Canny(enhanced, 50, 150)
    edges = cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    
    # 结合原图和边缘
    result = cv2.addWeighted(enhanced, 0.7, edges, 0.3, 0)
    
    return result

4. 后处理优化

添加后处理步骤来提高识别结果质量：

def postprocess_results(self, results):
    # 去除低置信度结果
    filtered = [r for r in results if r[1][1] > 0.6]  # 置信度阈值
    
    # 文字校正
    corrected = []
    for text, confidence in filtered:
        # 这里可以添加基于规则的校正
        # 例如常见石碑文字替换
        corrected_text = text.replace('三', '王') if confidence < 0.7 else text
        corrected.append((corrected_text, confidence))
    
    return corrected

5. 完整流程建议

建议的完整识别流程：

1. 多角度尝试（如您代码中已有）
2. 石碑特定增强
3. 多预处理方法并行
4. 多OCR引擎识别
5. 结果融合和后处理

其他建议

1. 考虑使用更大的模型或专门训练的石碑文字识别模型
2. 如果可能，收集更多石碑文字样本进行微调
3. 对于特别重要的石碑，可以考虑人工校正部分结果作为参考

希望这些建议能帮助您提高识别准确率！如果需要更具体的实现细节，可以提供更多关于您的数据和具体问题的信息。