图片裁剪ocr

qq_58758353

已于 2023-07-26 10:09:23 修改

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分类专栏： Python大学生毕业设计项目 python部分比赛答案文章标签： ocr opencv 计算机视觉 python

于 2023-07-26 09:54:02 首次发布

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本文介绍了一个Python脚本，该脚本利用OpenCV库进行图像处理，自动裁剪出图像中的二维码区域。首先，脚本将图片转换为灰度，然后进行二值化处理和轮廓检测。通过计算轮廓的宽高比，筛选出最接近二维码比例的矩形区域进行裁剪。最后，裁剪后的图像保存到指定的输出目录。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import cv2 as cv
import os
import cv2

# 这个是裁剪图片类
def crop_qrcode_images(input_path, output_path):
    # 遍历该目录下的所有图片文件
    for filename in os.listdir(input_path):
        src = cv.imread(os.path.join(input_path, filename))
        gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)

        # 通过二值化得到二维码区域
        _, thresh = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV + cv.THRESH_OTSU)

        # 查找轮廓并选出最大的轮廓
        contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        max_contour = max(contours, key=cv.contourArea)

        # 找到包围最大轮廓的矩形并计算出其宽高比
        x, y, w, h = cv.boundingRect(max_contour)
        aspect_ratio = w / h

        # 如果宽高比符合二维码标准，就将该矩形作为二维码区域进行裁剪
        # if 0.9 <= aspect_ratio <= 1.1:

        dst = src[y:y + h, x:x + w]
        # print(max_contour)
        # 检查并创建目标文件夹
        output_dir = os.path.join(input_path, "tugai")
        if not os.path.exists(output_dir):
            os.makedirs(output_dir)

        # 保存裁剪后的图像
        output_filename = os.path.join(output_dir, filename)
        cv.imwrite(output_filename, dst)

        yield output_filename

# 遍历输入路径下的所有图片(路径文件名不能有中文)，并进行裁剪操作，输出至子文件夹"qrcode_cropped"
input_path = r"C:/Users/ohnb/Desktop/tu"
output_path = os.path.join(input_path, "tugai")

try:
    for cropped_image_path in crop_qrcode_images(input_path, output_path):
        print("裁剪后的图像已保存至：", cropped_image_path)
except:
    print("文件夹里存在中文图片或者文件夹里有子文件夹")