opencv实现图片中文字识别并切割

最新推荐文章于 2025-04-14 09:49:01 发布

yesunx

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分类专栏： python opencv 文章标签： opencv 计算机视觉图像处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013222404/article/details/125359658

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本文介绍了如何使用opencv进行图片中的文字识别和切割，以解决从高清TIF图片中自动提取单个汉字的问题，从而提高书法图片欣赏的用户体验。通过代码实现，达到了切图的效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

背景：

为了提升用户欣赏书法图片的体验，需要从高清TIF图片中把每个字都切割出来，手动切割太麻烦，所以利用opencv自动识别图片中的文字，并将每个文字切割保存。

实现代码：

import cv2
import os
import sys
import numpy as np


#自动切割单字
def split_image_by_auto(filePath, saveTo, threshold, margin):
    # img = cv2.imread(filePath)
    filename = filePath.split('\\')[-1].split(".")[0]
    print(filename)

    if os.path.exists(saveTo + filename) == False :
        os.mkdir(saveTo + filename)

    img = cv2.imdecode(np.fromfile(filePath, dtype=np.uint8), -1)
    sp = img.shape
    print("图像信息：", sp)

    h = sp[0]
    w = sp[1]
    c = sp[2]

    #save 一份完整的
    resize = cv2.resize(img, (int(w * 1000 / h), 1000))
    # cv2.imwrite(saveTo + filename+"_0.jpg", resize)
    cv2.imencode('.jpg', resize)[1].tofile(saveTo + filename+"/0.jpg") #支持中文

    gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    retval, threshold_img = cv2.threshold(gray_img, 120,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) #阈值的作用是根据设定的值处理图像的灰度值，比如灰度大于某个数值像素点保留。通过阈值以及有关算法可以实现从图像中抓取特定的图形，比如去除背景等
    cv2.imshow("threshold", threshold_img)

    #垂直投影分割图像
    gray_value_x = []
    for i in range(w):
        white_value = 0
        # 显示进度条
        sys.stdout.write('\r>>[%s] 第一步进度：%.1f%%  %s' % (filename, float(i) / float(w) * 100.0, "▓" * int(i*100 / w)))
        sys.stdout.flush()
        for j in range(h):
            if threshold_img[j, i] == 255: #表示白色，这里已经是转换为灰度的，用一个字节表示（8位），正常彩色的是RGB（3个字节