記錄學習內容。
主要是看網路上的文章和影片，做些紀錄。
內容可能有錯誤。
主要是把這邊當作自己寫筆記的地方。

接著來了解，要怎麼讓圖片，最容易被辨識:
[ 實用心得 ] Tesseract-OCR

先處理好圖片 ， 才會比較容易辨識 ， 就一個一個慢慢了解吧!
先看教學，了解影像處理
MATLAB教學 - 08影像處理(一)

MATLAB教學 - 09影像處理(二)

整理

1

來查看灰階圖片長怎樣 :
但是在jupyter看矩陣的時候，只看到這些

[[0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 ...
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]]

先了解矩陣內容:
[Day07]Learning Numpy - 建立、合併、分割

Numpy 陣列屬性
ndim()：取得陣列的維度數量
shape()：陣列的形狀
size()：陣列的數量
dtype()：資料型態
itemsize()：陣列中元素的大小(位元組為單位)
nbytes()：陣列的大小(位元組為單位) 一般來說 nbytes = itemsize * size

灰階圖片測試:

ndim() 等於2 ， 代表矩陣 是 2 維陣列

shape() 等於 (720, 1280) ， 代表尺寸是1280*720 。寬度1280像素、高度720像素

size() 等於 921600 代表1280*720=921600

dtype 等於 uint8 ，代表資料型態 。uint8 應該是 Unsigned integer (0 to 255) ，整數0到255

itemsize 等於 1 ，因為uint8 是8bit 。所以等於1個位元組(bytes)

nbytes() 等於921600 因為 : 陣列個數(1280*720) * 元素大小 (1bytes)

彩色圖片測試:

print(img.ndim) #3

print(img.shape) #(720, 1280, 3)

print(img.size) # 2764800

print(img.dtype) # uint8

print(img.itemsize)  #1

2

Jupyter 看不到完整的陣列內容 ，那就用迴圈先把東西寫到一個文字檔，來試試看

參考:
How do I access the pixels of an image using OpenCV-Python?

程式:

from PIL import Image

image = Image.open("greytest.jpg")
image_data = np.asarray(image)

f = open("demo.txt", "a")
for i in range(len(image_data)):
    for j in range(len(image_data[0])):
        print(image_data[i][j])  # this row prints an array of RGB color for each pixel in the image
        f.write(str(image_data[i][j]))
    f.write("\n")   
f.close()

變成這樣了，因為1280*720 ，代表有921600 (92萬左右的個數) ，所以有點難觀察整個矩陣:

3

接著文章有講

Tesseract在DPI為至少為300 DPI的圖像上效果最佳，所以需要考慮提高圖片的DPI，一般圖片默認的都是72 。

先大概了解DPI 是什麼 。
參考:
什麼是像素、解析度、DPI、PPI，看這篇文章就夠了

像素(pixel) : 圖片元素 ，圖片由一格一格的點(像素)組成，每個點都用 紅、綠、藍 組成一個顏色。

解析度(Image resolution) :
1920×1080是指橫向有1920個像素點，縱向有1080個像素點。

DPI，英文Dots Per Inch，每英寸點數。
每1英吋 ，有幾個點 。

所以水平解析度96dpi ，就是 每1 英寸有96個點 ，換句話說 每1個點 距離 1/96 英吋
Dpi 越高 ，就代表 每英寸點數 越多 ，畫質就越好。

1英吋(in) = 2.54 公分(cm)

PPI，英文Pixels Per Inch，每英吋像素。

每英吋像素 跟 每英寸點數 有什麼不同?
一個“點”通常就是一個“像素” ，沒什麼不同。稱呼不同只是代表不同使用場合。

4
那要怎麼把圖片 從 96dpi 變成 300dpi ?
參考:
https://stackoverflow.com/questions/9174338/programmatically-change-image-resolution

im.save("300.png", dpi=(300,300))