车牌用Tesseract（特别是韩版）
我正在使用OpenCV进行车牌识别项目
但结果显示“38다9502”，它识别了3到5。这种情况经常发生，尤其是当数字是3或5时。有什么建议或解决方案吗？？
共有3个答案
我使用Tesseract支持的多个模型解决了这个问题。使用朝鲜文模型，我只收到朝鲜文单词的准确信息，而不是数字。然而，有了英语模型，我可以收到准确的数字信息。所以我并行地使用这些模型，得到了99%的LPR准确率。
1） 首先，它可以用本链接中提到的一些图像处理技术来完成(https://cvisiondemy.com/license-plate-detection-with-opencv-and-python/)
2）接下来，如果它没有显示任何改进，您可以尝试图像阈值，您可以在此链接中完成（https://docs.opencv.org/master/d7/d4d/tutorial_py_thresholding.html）
3） 如果上述步骤无效，请尝试放大图像大小。
您可以尝试使用自己的一些数据重新训练tesseract。它看起来像是一个简单微调模型的好候选。你甚至可能不需要太多数据，只要给它几个数字的例子就可以了。
再培训说明如下：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract-4.00
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1.1. cirtus_lpr_sdk 1.1.1. SDK接口说明 1.2. android_demo Rokid Plate Recognition SDK and demo project. Author Email cmxnono cmxnono@rokid.com 1.1. cirtus_lpr_sdk Version：1.0 1.1.1. SDK接口说明 初始化 public long
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甚至这张照片上的镶嵌也无法识别任何字符。我的代码是： 我的问题是，你知道如何取得更好的结果吗？更清晰的图像？尽管我的车牌质量较差，因此结果可以读取OCR（例如泰瑟拉克特）。 谢谢你的回答。真的，我不知道怎么做。
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我是一名程序员，但我之前没有使用Python或其任何库的经验，甚至没有OCR/ALPR的整体经验。我有一个脚本，我做的(基本上复制和粘贴其他脚本在整个网络上)，我假装用来识别车牌。但事实是我的代码现在非常糟糕。它可以很好地识别图像中的文本，但它很难捕捉车牌。我很少能用它拿到牌照。 因此，我需要一些帮助，说明我应该如何更改代码以使其更好。 在我的代码中，我只需选择一个图像，将其转换为二进制和BW，然
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问题是，当我在另一个系统(Ubuntu12.04，32位）中设置相同的工作代码时，在配置OpenCV和Tesseract后，它在制作项目时产生了以下错误 错误是
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我的OpenCV代码运行良好。它找到了车牌，用轮廓提取出了它的黑白版本，然后当我把它传给pytesseract时，它不会读任何字母。我跟踪了该程序的每一行代码，OpenCV运行良好，但是pytesseract不能从图像中提取文本。没有错误，它只是不读取任何文本。车牌是我的。
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我尝试了镶嵌，结果是：7G285274-AF现在我真的不知道该怎么办，如果有人知道请告诉我 首先，我从汽车图像中检测车牌，然后我必须从车牌中识别字符。这是我的代码：