Extraindo código da fotografia da camiseta via OCR
https://stackoverflow.com/questions/2418722
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Recentemente, vi alguém com uma camiseta com algum código Perl nas costas. Tirei uma foto e saí do código:
Em seguida, tentei extrair o código da imagem via OCR, então instalei TESSERACT OCR e as ligações de Python para isso, Pytesser.
Pytesser funciona apenas em imagens TIFF, então converti a imagem no GIMP e digitei o seguinte código (Ubuntu 9.10):
>>> from pytesser import *
>>> image = Image.open('code.tif')
>>> print image_to_string(image)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "pytesser.py", line 30, in image_to_string
util.image_to_scratch(im, scratch_image_name)
File "util.py", line 7, in image_to_scratch
im.save(scratch_image_name, dpi=(200,200))
File "/usr/lib/python2.6/dist-packages/PIL/Image.py", line 1406, in save
save_handler(self, fp, filename)
File "/usr/lib/python2.6/dist-packages/PIL/BmpImagePlugin.py", line 197, in _save
raise IOError("cannot write mode %s as BMP" % im.mode)
IOError: cannot write mode RGBA as BMP
>>> r,g,b,a = image.split()
>>> img = Image.merge("RGB", (r,g,b))
>>> print image_to_string(img)
Tesseract Open Source OCR Engine
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Isso é claramente sem sentido que sai do mecanismo OCR. Então, minha pergunta é:
- O que preciso fazer para obter melhores resultados de OCR do Tesseract?
- Ou alguém mais tem melhor sorte extraindo o código da imagem acima de outra maneira?
Solução
Você provavelmente pode digitar mais rápido do que limpar imagens e instalar os motores OCR:
#!/usr/bin/perl
(my$d=q[AA GTCAGTTCCT
CGCTATGTA ACACACACCA
TTTGTGAGT ATGTAACATA
CTCGCTGGC TATGTCAGAC
AGATTGATC GATCGATAGA
ATGATAGATC GAACGAGTGA
TAGATAGAGT GATAGATAGA
GAGAGA GATAGAACGA
TC GATAGAGAGA
TAGATAGACA G
ATCGAGAGAC AGATA
GAACGACAGA TAGATAGAT
TGAGTGATAG ACTGAGAGAT
AGATAGATTG ATAGATAGAT
AGATAGATAG ACTGATAGAT
AGAGTGATAG ATAGAATGAG
AGATAGACAG ACAGACAGAT
AGATAGACAG AGAGACAGAT
TGATAGATAG ATAGATAGAT
TGATAGATAG AATGATAGAT
AGATTGAGTG ACAGATCGAT
AGAACCTTTCT CAGTAACAGT
CTTTCTCGC TGGCTTGCTT
TCTAA CAACCTTACT
G ACTGCCTTTC
TGAGATAGAT CGA
TAGATAGATA GACAGAC
AGATAGATAG ATAGAATGAC
AGACAGAGAG ACAGAATGAT
CGAGAGACAG ATAGATAGAT
AGAATGATAG ACAGATAGAC
AGATAGATAG ACAGACAGAT
AGACAGACTG ATAGATAGAT
AGATAGATAG AATGACAGAT
CGATTGAATG ACAGATAGAT
CGACAGATAG ATAGACAGAT
AGAGTGATAG ATTGATCGAC
TGATTGATAG ACTGATTGAT
AGACAGATAG AGTGACAGAT
CGACAGA TAGATAGATA
GATA GATAGATAG
ATAGACAGA G
AGATAGATAG ACA
GTCGCAAGTTC GCTCACA
])=~s/\s+//g;%a=map{chr $_=>$i++}65,84,67,
71;$p=join$;,keys%a;while($d=~/([$p]{4})/g
){next if$j++%96>=16;$c=0;for$d(0..3){$c+=
$a{substr($1,$d,1)}*(4**$d)}$perl.=chr $c}
eval $perl;
Editar: erro de digitação.
Outras dicas
O pré-processamento definitivamente produzirá uma imagem mais viável.
Por exemplo, aqui está o resultado dos filtros de "níveis", "diferença de gaussianos" e "níveis" na imagem.
Apenas alguns pequenos erros de digitação no código Reddwight.
#!/usr/bin/perl
(my $d=q[AA GTCAGTTCCT
CGCTATGTA ACACACACCA
TTTGTGAGT ATGTAACATA
CTCGCTGGC TATGTCAGAC
AGATTGATC GATCGATAGA
ATGATAGATC GAACGAGTGA
TAGATAGAGT GATAGATAGA
GAGAGA GATAGAACGA
TC GATAGAGAGA
TAGATAGACA G
ATCGAGAGAC AGATA
GAACGACAGA TAGATAGAT
TGAGTGATAG ACTGAGAGAT
AGATAGATTG ATAGATAGAT
AGATAGATAG ACTGATAGAT
AGAGTGATAG ATAGAATGAG
AGATAGACAG ACAGACAGAT
AGATAGACAG AGAGACAGAT
TGATAGATAG ATAGATAGAT
TGATAGATAG AATGATAGAT
AGATTGAGTG ACAGATCGAT
AGAACCTTTCT CAGTAACAGT
CTTTCTCGC TGGCTTGCTT
TCTAA CAACCTTACT
G ACTGCCTTTC
TGAGATAGAT CGA
TAGATAGATA GACAGAC
AGATAGATAG ATAGAATGAC
AGACAGAGAG ACAGAATGAT
CGAGAGACAG ATAGATAGAT
AGAATGATAG ACAGATAGAC
AGATAGATAG ACAGACAGAT
AGACAGACTG ATAGATAGAT
AGATAGATAG AATGACAGAT
CGATTGAATG ACAGATAGAT
CGACAGATAG ATAGACAGAT
AGAGTGATAG ATTGATCGAC
TGATTGATAG ACTGATTGAT
AGACAGATAG AGTGACAGAT
CGACAGA TAGATAGATA
GATA GATAGATAG
ATAGACAGA G
AGATAGATAG ACA
GTCGCAAGTTC GCTCACA
])=~s/\s+//g;%a=map{chr $_=>$i++}65,84,67,
71;$p=join$;,keys%a;while($d=~/([$p]{4})/g
){next if$j++%96>=16;$c=0;for$d(0..3){$c+=
$a{substr($1,$d,1)}*(4**$d)}$perl.=chr $c}
eval $perl;
que quando executado produz:
Just another genome hacker.
Se eu fosse você, começaria limpando a imagem o máximo possível, usando um programa de manipulação de imagens (GIMP, por exemplo) para que a entrada para o OCR fosse mais facilmente compreensível.
Se possível, vá buscar a criação de uma imagem apenas em preto e branco.
Hmm Talvez você precise processar a imagem, ou seja, alguns filtros como 'detecção de borda', relevo/grave ou filtro de ruído ...
Os bons OCRs são fortemente guiados por redundâncias em línguas naturais para produzir um subconjunto para "o que pode ser o próximo personagem". O código PERL não fornece tal ajuda ao OCR. Digite -o à mão.
A chave para uma tarefa como essa é tirar proveito das restrições evidentes. Encontre uma biblioteca que permite especificar seu próprio conjunto de personagens. Exija que todos os caracteres nas principais hélices de DNA sejam de ATG C. exigem que tudo analise como Perl. Digite as partes difíceis à mão, se necessário.
