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OpenCV实现图片中文字识别，并自动框出文本
2023-09-14 03:47:57 深夜i     --     --
OpenCV 图像处理 文字识别 自动框出 图片处理

OpenCV是一个非常强大的计算机视觉和图像处理库，它可以用于各种各样的应用，其中之一就是图片中文字识别。通过OpenCV，我们可以将图片中的文字提取出来，并且自动框出文本，使得文本识别更加准确和方便。

在使用OpenCV进行图片中文字识别之前，我们需要安装Tesseract OCR引擎。Tesseract是一个开源光学字符识别引擎，可以将图片中的文字转换为可编辑的文本。可以通过以下命令安装Tesseract：



pip install pytesseract

同时，还需要安装tesseract OCR引擎。在Windows系统下，可以从[https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki](https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki)下载可执行文件，并将其添加到系统环境变量中。

接下来，我们将使用OpenCV来打开图片，并使用Tesseract识别其中的文字。代码如下：

python

import cv2


import pytesseract


def recognize_text(image):


  gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)


  # 使用Tesseract进行文字识别


  text = pytesseract.image_to_string(gray, lang='eng')


  return text


def draw_text(image, text, x, y):


  cv2.rectangle(image, (x, y), (x + len(text) * 10, y + 20), (0, 255, 0), 2)


  cv2.putText(image, text, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)


# 读取图片


image = cv2.imread('example.png')


# 进行文字识别


text = recognize_text(image)


# 在图片中框出文本


draw_text(image, text, 10, 10)


# 显示结果


cv2.imshow('Text Recognition', image)


cv2.waitKey(0)


cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，我们首先定义了一个`recognize_text`函数来使用Tesseract进行文字识别。我们使用OpenCV将图片转换为灰度图像，然后将其传递给`pytesseract.image_to_string`函数，该函数将返回图片中的文字。

接下来，我们定义了一个`draw_text`函数来在图片中框出文本。通过调用`cv2.rectangle`函数和`cv2.putText`函数，我们可以在图片中绘制一个矩形框，并在框的上方显示识别出的文本。

最后，我们读取待识别的图片，调用`recognize_text`函数获得文本内容，并使用`draw_text`函数在图片中框出文本。最终，我们通过调用`cv2.imshow`函数显示结果。

通过以上步骤，我们就可以使用OpenCV实现图片中文字识别，并自动框出文本。这样的实现可以在很多场景中得到应用，比如扫描文档、识别车牌号码等。OpenCV和Tesseract提供了一个简单而强大的工具集，可以帮助我们轻松处理图片中的文字识别任务。

  
  

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