介绍
在数字化时代，OCR（Optical Character Recognition）技术成为了智能化信息处理的重要手段，利用OCR技术能够将纸质的、印刷的文字自动化地转换成数字的电子文件，为人们的信息化生活带来了巨大便利。随着深度学习技术的不断发展，OCR技术的准确度和识别速度得到了极大提升，其中Python语言的开源OCR库Pytesseract就是一款非常受欢迎的技术方案。
使用
Pytesseract是在Python下使用谷歌的Tesseract-OCR引擎的开源包，利用简单的代码即可快速实现OCR识别任务。下面将从图像预处理、文字分割、OCR识别三个方面详细介绍Pytesseract的使用方法。
图像预处理
在进行OCR识别任务之前，必须对图像进行预处理，以提高识别准确度和速度。常用的图像预处理包括二值化、降噪、去除干扰、倾斜矫正等操作。
import cv2
import numpy as np
def preprocess(image):
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯模糊
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 自适应二值化
thresh = cv2.adaptiveThreshold(blurred, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)
# 膨胀
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
dilation = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)
# 返回预处理后的图像
return dilation
文字分割
在进行OCR识别任务时，由于文本字符的分布和排版具有特殊性，需要对图像进行适当的分割和定位，以准确地识别每个字符。
def find_text_boxes(image):
# 二值化
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv2.threshold(image, 190, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 腐蚀
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
binary = cv2.erode(binary, kernel, iterations=1)
# 轮廓检测
contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 遍历轮廓
boxes = []
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
# 根据轮廓大小过滤无意义边框
if w < 10 or h < 10:
continue
box = [x, y, x+w, y+h]
boxes.append(box)
return boxes
OCR识别
在进行预处理和分割后，即可利用Pytesseract进行OCR识别任务。
import pytesseract
def ocr(image):
# 图像预处理
image = preprocess(image)
# 文字分割
boxes = find_text_boxes(image)
# OCR识别
result = ''
for box in boxes:
text = pytesseract.image_to_string(image[box[1]:box[3], box[0]:box[2]], lang='chi_sim')
result += text
return result
小结
利用Python Pytesseract进行OCR识别任务可以有效地提高信息处理效率和准确度。本文从图像预处理、文字分割和OCR识别三个方面介绍了Pytesseract的使用方法，希望能够为读者提供参考。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/187058.html
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