目的

二値化は画像処理ではかなり良く出てくる処理です。
リンクの記事でグレースケール変換を纏めましたが、二値化はグレースケール変換した画像に対して行います。

ocr の認識率を上げるためのグレースケール変換 - 解析エンジニアの自動化 blog

画像の二値化をまとめます。

プログラム

ソースコード


# -*- coding: utf-8 -*-
###############################################################################
# ライブラリインポート
###############################################################################
import os                       # os の情報を扱うライブラリ
import pytesseract              # tesseract の python 用ライブラリ
from PIL import Image           # 画像処理ライブラリ
 
# グレースケール変換関数
def ConversionGrayScale(img):
    gray_img = img.convert('L')
    return gray_img
 
# 二値化（値が 200 未満は 0 にする）関数
def BinarizationImage(img):
    WhiteOnBlack_img = img.point(lambda x:0 if x < 200 else x)
    return WhiteOnBlack_img
 
# カレントディレクトリを変更する
os.chdir("C:\\作業\ocr-Preprocessing")
 
# ファイル名定義
Image000 = '001_Const_Image.jpg'
Image020 = '020_WhiteOnBlack_Const_Image.jpg'
 
# pytesseract に tesseract のパスを通す
pytesseract.tesseract_cmd='C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
 
#################### 画像の読み込み ####################
img = Image.open(Image000)
 
# グレースケール変換
gray_img = ConversionGrayScale(img)
 
# 二値化
Black_img = BinarizationImage(gray_img)
Black_img.save(Image020)