使用OpenCV gapi模块实现文本检测的示例

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本文介绍如何利用OpenCV的gapi模块和Open Model Zoo的模型实现文本检测。通过Python脚本加载模型,对图像进行预处理,执行推理,解析输出并绘制检测到的文本区域。

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使用OpenCV gapi模块实现文本检测的示例

在数字化时代,文本检测具有广泛的应用场景,例如OCR文本识别、图像搜索等。OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉任务的开源库,其中的gapi模块提供了一种简单易用、高效可靠的图像处理管道编写方式,能够实现快速开发和优化。本文将演示如何使用OpenCV gapi模块实现文本检测,并提供相应源代码。

首先,我们需要准备一些必要的软件环境和文件。建议使用Python 3.7或以上版本,并安装OpenCV 4.5.2或以上版本。此外,还需下载OMZ(Open Model Zoo)中的frozen_east_text_detection.pb模型文件,该文件用于检测图像中的文本区域。

接下来,我们可以开始编写Python脚本。首先,引入必要的依赖包和模块:

import cv2 as cv
import numpy as np
from openvino.inference_engine import IECore

然后,定义文本检测函数detect_text(image),该函数用于接收输入图像,并返回检测到的文本区域。具体实现如下:

def detect_text(image):
# 加载模型
ie = IECore()
net = ie.read_network(‘frozen_east_text_dete

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