发票数据识别

最新推荐文章于 2024-11-01 12:17:45 发布

weixin_38092754

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： ocr

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38092754/article/details/81177066

该博客介绍了使用OpenCV和Python进行图像处理，提取发票上的文字。通过缩放、灰度处理、二值化、膨胀、轮廓检测等步骤，定位并分割文字区域。最后，对分割出的文字区域进行识别。

import cv2
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import skimage
from PIL import Image
from pytesseract import pytesseract
from skimage import data,color,morphology,feature
import argparse
#import cvHelper

# 原始图像
img_ori1 = cv2.imread('TestData/taxi/IMG_3.JPG')


imgs = [img_ori2]
resize_imgs = []
gray_resize_imgs = []

# 缩放图像
for idx,im in enumerate(imgs):
    width = 300.0          # 缩放 目标宽度
    r = width/im.shape[1] # 缩放因子
    dim = (int(width), int(im.shape[0]*r))
    img_resized = cv2.resize(im, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)
    resize_imgs.append(img_resized)
    gray = cv2.cvtColor(img_resized, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray_resize_imgs.append(gray)

# 显示图像
import pylab
cv2.namedWindow("ori img", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.moveWindow('ori img', 20, 24)
cv2.imshow('ori img', resize_imgs[0])
pylab.show()

im_at_mean = cv2.adaptiveThreshold(gray_resize_imgs[0], 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 3, 5)
cv2.imshow("im_at_mean",