Есть ли способ сделать Pytesseract быстрее, используя около 150 ROI на изображении? Я даю это ROI для каждого конкретного слова в изображении

Question

Я хочу прочитать текст с картинки, а также пометить каждое слово соответствующей координатой на изображении. Таким образом, я извлек координаты и получил ROI (прямоугольник) для каждого слова. Теперь я запускаю цикл for для запуска Pytesseract для каждой области интереса (около 150 в изображении), содержащей каждое текстовое слово. Это займет около 40-50 секунд. Есть ли способ сделать это быстрее?

Я нашел координаты, сначала найдя контуры с помощью OpenCV, а затем нашел ограничивающую рамку, окружающую эти контуры. Координаты каждого слова - это, в основном, верхняя левая и нижняя правая координаты ограничительной рамки, которая окружает слово.

Точность очень хорошая с размером изображения 1300 x 1800. Понижение его влияет на результаты. Я сделал некоторую предварительную обработку изображения, чтобы преобразовать его в оттенки серого и применить порог, чтобы улучшить обнаружение.

results = []

for c in contours:

    # compute the bounding box of the contour
    # (x,y) be the top-left coordinate and (w,h) be width and height

    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)

    # extract the ROI from the image and draw a bounding box

    roi = image[y:y + h, x:x + w].copy()
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 1)

    #convert the image area defined by roi to text

    config = ("-l eng --oem 1 --psm 1")
    text = pytesseract.image_to_string(roi, config = config)  

    results.append((x, y, x + w, y + h, text))