正确使用Python找图技术

INAQB • 2025-02-05 13:05 • 编程

一、安装Python库

要利用Python进行图像识别，需要安装一些Python库，如OpenCV和Pillow。

OpenCV可以处理图像，而Pillow是一个Python图像库，用于生成、操作和处理图像文件。

以下是安装这两个库的代码：

pip install opencv-python
pip install pillow

二、图像处理技术

对于每张图像，都需要预处理来优化它的特征和方便识别。

1. 图像裁剪

有时候图像里的对象太小或太大，需要对其进行裁剪以获得更好的识别效果。

from PIL import Image

im = Image.open("test.jpg")
im_crop=im.crop((left, upper, right, lower))
im_crop.save("crop_test.jpg")

2. 图像旋转

有时候图像的方向可能不正确，需要将其旋转到正确的方向。例如餐厅的菜单可能是水平的，但你拍摄的时候可能是倾斜的。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('test.jpg', 0)
rows,cols = img.shape

M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),angle,1) # angle为旋转角度
dst = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))

cv2.imwrite("rotate_test.jpg",dst)

3. 图像缩放

有时候图像可能太大或太小，需要对其进行缩放。

import cv2

img = cv2.imread('test.jpg')
dst = cv2.resize(img, (w,h))

cv2.imwrite("resize_test.jpg",dst)

三、模板匹配技术

模板匹配是以图像中的某个区域作为模板，在另一幅图像中查找与模板最相似的部分。

import cv2

img = cv2.imread('test.jpg')
template = cv2.imread('template.jpg', 0)

res = cv2.matchTemplate(img,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.8
loc = np.where( res >= threshold)

for pt in zip(*loc[::-1]):
    cv2.rectangle(img, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2)

cv2.imwrite("match_test.jpg",img)

四、OCR技术

OCR是Optical Character Recognition（光学字符识别）的缩写。给定图像如何识别其中的文字呢？OCR是一种很好的解决方案。

import pytesseract
from PIL import Image

img = Image.open('test.jpg')
text = pytesseract.image_to_string(img)

print(text)

五、我们的方法的局限性

虽然Python有很多强大的图像处理和识别库，但是由于实际应用场景非常复杂，特别是针对复杂背景和不同角度的图像，有时候还是需要很多手工调整和专业知识。

在我们的例子中，我们的图像是相对简单的，但是不同的分辨率、缩放和旋转可能会影响识别效果。同样的，字体、光线和拍摄距离也会对识别结果产生影响。

因此，最好的方法是开发自己的专用算法，并使用专业相机和照明设备，以在可控的环境下获得最佳结果。

原创文章，作者：INAQB，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/334918.html