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Pytesseract使用自定义字体错误地对数字进行分类

Pytesseract是一个Python库，用于将图像中的文本提取为字符串。它是基于Google的开源OCR引擎Tesseract的封装。

在使用Pytesseract时，如果使用了自定义字体，可能会导致对数字进行错误分类的问题。这是因为Tesseract在处理自定义字体时可能无法准确识别数字。

为了解决这个问题，可以尝试以下几种方法：

使用默认字体：使用默认字体可以提高数字分类的准确性。可以尝试使用系统默认字体或者常用的字体，如Arial、Times New Roman等。
调整图像预处理参数：在使用Pytesseract之前，可以对图像进行预处理，以提高数字分类的准确性。可以尝试调整图像的亮度、对比度、锐化等参数，以获得更好的识别结果。
使用训练数据：Tesseract支持使用自定义的训练数据来提高识别准确性。可以使用Tesseract提供的训练工具，对自定义字体进行训练，以获得更好的数字分类结果。

总结起来，解决Pytesseract使用自定义字体错误地对数字进行分类的问题，可以尝试使用默认字体、调整图像预处理参数或者使用训练数据来提高识别准确性。

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相关搜索:错误地使用nltk "python 3.7.4“进行词条分类 Number.IsNaN和没有正确地对变量*数字进行分类？如何使用Resnet架构对自定义标记的图像集进行分类？Watson VisualRecognition无法对图像进行分类，给出错误400 (使用swift)如何在tensorflow.js中使用自定义模型对图像进行分类？如何使用Java高效地对10^6位的数字数组进行排序 Tablesorter仅按降序对自定义解析的数字进行正确排序，升序错误如何使用Tensorflow中的Hugging Transformers库对自定义数据进行文本分类？无法使用"bcryptjs“对密码进行哈希处理->控制台”错误:非法参数:数字，字符串“使用Excel VBA对两个数字进行减法运算时，为什么会出现小数错误？

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