如何利用opencv对拍摄图片进行文字识别！

admin • • Python学习

如何利用opencv对拍摄图片进行文字识别！

在有些工程中有时候我们需要对图片文字识别,下面这篇文章主要给大家介绍了关于如何利用opencv对拍摄图片进行文字识别的相关资料,文中通过代码示例介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下。

代码示例：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
import cv2 as cv
import numpy as np
import pytesseract
from PIL import Image
img = cv.imread('test.jpg')
rows, cols, _ = img.shape
img = cv.resize(img, (int(cols/2), int(rows/2)))
img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
nrows, ncols = img.shape
print(cols, ncols, rows, nrows)
gray_blurred = cv.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
flag = 200
lines = []
while len(lines) != 4:
# 使用Canny边缘检测
edges = cv.Canny(gray_blurred, 50, 150, apertureSize=3)
lines = cv.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, flag)
if lines is None:
lines = []
if flag < 80:
raise Exception('未找到合适的边缘处理参数')
flag -= 5
print(flag)
nlines = []
# 如果找到了直线，使用它们来计算仿射变换矩阵
if lines is not None:
for rho, theta in lines[:, 0]:
a = np.cos(theta)
b = np.sin(theta)
x0 = a * rho
y0 = b * rho
x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
y1 = int(y0 + 1000 * (a))
x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
y2 = int(y0 - 1000 * (a))
cv.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
nlines.append([(x1, y1), (x2, y2)])
points = []
for i in range(len(nlines) - 1):
for j in range(i + 1, len(nlines)):
line = nlines[i]
x1, y1 = line[0]
x2, y2 = line[1]
line1 = nlines[j]
x3, y3 = line1[0]
x4, y4 = line1[1]
try:
u = ((x4-x3)*(y1-y3) - (y4-y3)*(x1-x3)) / ((y4-y3)*(x2-x1) - (x4-x3)*(y2-y1))
except Exception as e:
continue
x = x1 + u * (x2 - x1)
y = y1 + u * (y2 - y1)
if x > 0 and y > 0 and x < ncols and y < nrows:
points.append((x, y))
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'D:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
center = (int(ncols/2), int(nrows/2))
pstmap = {}
for point in points:
x, y = point
cx, cy = center
if x < cx and y < cy:
pstmap['lt'] = point
elif x > cx and y < cy:
pstmap['rt'] = point
elif x > cx and y > cy:
pstmap['rb'] = point
else:
pstmap['lb'] = point
pst1 = np.float32([pstmap['lt'], pstmap['rt'], pstmap['rb'], pstmap['lb']])
pst2 = np.float32([[0, 0], [ncols, 0], [ncols, nrows], [0, nrows]])
M = cv.getPerspectiveTransform(pst1, pst2)
dst = cv.warpPerspective(img, M, (ncols, nrows))
x1, y1 = 0, 0
def mouse_callback(event, x, y, flags, param):
global x1, y1
if event == cv.EVENT_LBUTTONDOWN:
x1, y1 = x, y
elif event == cv.EVENT_LBUTTONUP:
x2, y2 = x, y
wimg = dst[y1:y2, x1:x2]
_, wimg = cv.threshold(wimg, 80, 255, cv.THRESH_BINARY)
wimg = cv.bitwise_not(wimg)
cv.imwrite('test_dst.jpg', wimg)
image = Image.open('test_dst.jpg')
# 打印选定区域的坐标
print(f"({x1}, {y1}) -> ({x2}, {y2})")
print(pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim'))
cv.namedWindow('dst')
cv.setMouseCallback("dst", mouse_callback)
cv.imshow('img', img)
cv.imshow('dst', dst)
print(dst[2])
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

方法：

1. 首先读取图片， 因为我手机拍摄图片尺寸太大， 所以进行了缩放

2. 对图片进行高斯模糊， 方便进行边缘处理

3. 从高到低适配不同的阈值检测图片内容边缘

4. 通过反向霍夫变换获取确定边缘直线的四个点

5. 通过直线两两相交确定四个定点

6. 进行透视变换

7. 添加鼠标事件， 监测鼠标选定区域

8. 鼠标选定区域后， 裁剪图片， 对图片进行二值化处理， 我这里做了文字黑白反转

9. 利用pytesseract对裁剪后的图片进行文字识别

注意事项：

1. 选择的文字区域会影响识别成功率， 如果文字区域紧贴文字， 可能会失败， 盲猜影响了特征提取

2. 图片尺寸大小会影响边缘检测， 不缩放图片时， 阈值调整不当的话， 很容易生成N条边缘直线， 阈值怎么选定请了解霍夫变换的原理。

识别效果（加了二值化处理的准确度会很好）：

2024033015380436

补充：几个常用的OpenCV二值化代码示例

1. 全局阈值二值化：

1
2
3
4
5
6
7
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
_, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('threshold', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. 自适应阈值二值化：

1
2
3
4
5
6
7
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('adaptive threshold', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. Otsu二值化：

1
2
3
4
5
6
7
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
_, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('Otsu threshold', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这些示例代码可以根据需要进行修改和调整，以适应不同的图像处理任务。

 

学习资料见知识星球。

以上就是今天要分享的技巧，你学会了吗？若有什么问题，欢迎在下方留言。

快来试试吧，小琥 my21ke007。获取 1000个免费 Excel模板福利​​​​！

更多技巧， www.excelbook.cn

欢迎 加入 零售创新 知识星球，知识星球主要以数据分析、报告分享、数据工具讨论为主；

统计模型：理论和实践 弗里曼!

你将获得：

1、价值上万元的专业的PPT报告模板。

2、专业案例分析和解读笔记。

3、实用的Excel、Word、PPT技巧。

4、VIP讨论群，共享资源。

5、优惠的会员商品。

6、一次付费只需129元，即可下载本站文章涉及的文件和软件。

文章版权声明 1、本网站名称：Excelbook
2、本站永久网址：http://www.excelbook.cn
3、本网站的文章部分内容可能来源于网络，仅供大家学习与参考，如有侵权，请联系站长王小琥进行删除处理。
4、本站一切资源不代表本站立场，并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责。
5、本站一律禁止以任何方式发布或转载任何违法的相关信息，访客发现请向站长举报。
6、本站资源大多存储在云盘，如发现链接失效，请联系我们我们会第一时间更新。

THE END
分享
二维码
< <上一篇
下一篇>>