OPENCV提取图片中的文字

本文介绍了如何利用OPENCV从图片中提取文字,包括引入必要的库和具体的操作步骤,通过示例代码展示了简单易行的实现过程。

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前言

日常生活中我们可能需要从图片中提取文字,然而神奇的OPENCV也能帮助我们完成这个,而且更加的随心所欲,可能把


提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

一、使用OPENCV提取图片文字

我们需要使用各种函数,还有之前的透视等等,来处理这个图片,并且还要提取文字

二、使用步骤

1.引入库

代码如下(示例):

import cv2
import numpy as np
import os

对,没错,就这么点

2.代码如下

代码如下(示例):

def order_point(pts):
    rect = np.zeros((4,2),dtype= "float32")
    s = pts.sum(axis = 1)
    rect[0]= pts[np.argmin(s)]
    rect[2]= pts[np.argmax(s)]
    d = np.diff(pts,axis = 1)
    rect[1]= pts[np.argmin(d)]
    rect[3]= pts[np.argmax(d)]
    return rect
def four_point_transform(img,pts
要使用OpenCV提取图片中的文字,可以使用OCR技术。OCR是光学字符识别的缩写,它是一种将图像中的文本转换为可编辑文本的技术。 以下是一些使用OpenCV和OCR进行文字提取的步骤: 1. 导入所需库:OpenCV,pytesseract,Pillow。 2. 读取图像并将其转换为灰度。 3. 对图像进行预处理,例如二值化、去噪声、调整大小等。 4. 使用OCR引擎(例如pytesseract)来识别文本。 5. 将识别的文本保存在一个变量中,并进行必要的后处理。 以下是示例代码: ```python import cv2 import pytesseract from PIL import Image # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 将图像转换为灰度 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化图像 thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1] # 去除噪声 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3)) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1) # 调整图像大小 scale_percent = 200 # 调整大小的百分比 width = int(opening.shape[1] * scale_percent / 100) height = int(opening.shape[0] * scale_percent / 100) dim = (width, height) resized = cv2.resize(opening, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) # 使用OCR引擎识别文本 text = pytesseract.image_to_string(Image.fromarray(resized)) # 后处理 text = text.replace('\n', ' ') # 输出识别的文本 print(text) ``` 请注意,这只是一个简单的示例,实际上,处理不同种类的图像和文本可能需要不同的预处理和后处理步骤。
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