在本文中，我们提出了一种新颖的方法来增强智能电话相机在室外和室内以及在各种光照条件下捕获的公共招牌的OCR（光学字符识别）可读性。 我们技术的一个独特功能是检测HSV（色相，饱和度和值）色彩空间中的这些标志，以从背景中过滤掉招牌，并正确解释每个招牌的文本细节。 然后使用阈值技术对图像进行二值化，该技术针对在对比背景上打印的文本进行了优化，并通过Tesseract引擎检测单个字符。 我们在大学校园内外拍摄的200多幅图像的数据集上测试了我们的技术，并且与传统方法相比，成功获得了更好的OCR结果。 此外，我们建议使用一种方法来自动将ROI（感兴趣区域）分配给检测到的招牌，以更好地识别文本信息。