社区帖子招聘遇见就是缘分，尽我绵薄之力

这个根据不同场景，有不同解决方案。请回答如下几个问题：

1. 图片中文字信息所在位置是否固定。
2. 文字所用字体是否固定，是就这样三四种，还是每张图片的字体都是未知的。
3. 多发几张图片看看
4. 是否存在明明是文字，但未识别的情况。
5. 文字信息是否有多种颜色。

如果每张图片都有绿框，要保护里面的内容都话非常简单。 提取该绿色的rgb值，检测图中所有同rgb的点，找出该绿色框的坐标，ocr识别结果的删除操作前，对是否与绿框有交集（或者被包涵）逻辑进行一层判断。

非常感谢，文字不固定，字体固定，同以机器出的图，基本识别，只是内部彩色的数据导致ocr认为是文字

你看上面的解决方案够用吗，1.检测绿框 2. 判断ocr结果与绿框关系 感觉实现不难的，而且可靠性有保证

我想到了一个更好的解决方案。

1. 检测图片A中的绿框
2. 把图片A中的绿框里的内容用白色涂抹填充，生成图片B
3. 使用图片B输入OCR识别程序，得到文字的坐标信息
4. 把文字的坐标信息结合图片A，进行涂抹操作，得到图片C。

这样做的好处是，可以加快OCR步骤的速度，节省算力。

所以一个关键功能是出入是图片A，输出是图片B。如果你搞不定可以联系我。

谢谢。这个我之前实现了，直接轮廓法搞定，获取到轮廓，在文字去除阶段，在ROI范围内直接剔除。

医学图像上面的文字描述是很有限且固定的，翻来覆去就那些字。建立一个字库，识别到在字库里的字再删除。这样技术图片被误识别了，那么被识别成了字库里的字的概率也很低，结合字体大小，被误识别的概率已经极低了，如果再用验证码识别的库去识别字体，抗干扰能力更强，这样一来就几乎不可能误识别了。

好的，感谢。