勒夫：不幸中的万幸，望鸡哥满血归来

基米希因为右膝半月板手术，预计伤缺到明年1月，但至少鸡哥没有遭到更为严重的膝盖伤病。今年无法再使用爱将的勒夫表示：“还好基米希的伤病没有我们想象中严重，对此我感到高兴。现在基米希可以得到充足的时间去完全休养，祝他早日康复！”

点赞祝鸡哥早日回归，拜仁和德国队都需要你！
#德甲联赛# #足球,本应如此#

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结果是……什么都没有。这意味着Tesseract不能读取有噪音的图像中的单词。
然后我们试着用一点图像处理来消除图像中的噪声。这里我将使用打开的CV库。在这个实验中，我使用了归一化、阈值化和图像模糊。

import numpy as np
import cv2
norm_img = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1]))
img = cv2.normalize(img, norm_img, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
img = cv2.threshold(img, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
img = cv2.GaussianBlur(img, (1, 1), 0)

结果会是这样的。

图像足够干净，然后我们将再次尝试与之前相同的过程。这就是结果。

从上面的图中可以看出，结果与我们的期望一致。