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图像处理案例06 OCR应用

article 2025/2/25 19:39:52

OCR应用

1 OCR读取账单
- 1.1 背景及思路
- 1.2 代码

1 OCR读取账单

1.1 背景及思路

思路
目标是读取图片中账单的信息。首先要截取图片上的账单，考虑到账单并非都是整齐摆放，为了保持算法的通用性，通过透视变换对扣取的账单摆正，然后调用工具识别账单上的信息。
步骤
1）读取图像，做二值化。
2）开运算除噪声。
3）找到图像的最大外部轮廓，根轮廓得到账单的最小外接矩形的坐标，根据坐标对账单做透视变换。
4）识别账单上的信息。

在这里插入图片描述

1.2 代码

img_rgb = cv2.imread('OCR识别账单文字/note.jpg')
img_gray = cv2.imread('OCR识别账单文字/note.jpg', 0)
img = img_gray.copy()
_ ,benary = cv2.threshold(img_gray,0,240,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
plt.imshow(benary,"gray")
k=np.ones((10,10),np.uint8)
r1=cv2.morphologyEx(benary,cv2.MORPH_OPEN,k)  # 除掉了噪声
plt.imshow(r1,"gray")
ret, binary = cv2.threshold(r1,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

# ret, binary = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 
        
rect = cv2.minAreaRect(contours[0])
points = cv2.boxPoints(rect)
points = points.astype(np.int32)
image=cv2.drawContours(img_rgb.copy(),[points],0,(255,255,255),2)

# 透视变换
pts = np.zeros((4, 2), np.float32)
res = np.sum(points, axis=1)
pts[0] = points[np.argmin(res)]
pts[2] = points[np.argmax(res)]
res = np.diff(points, axis=1)
pts[1] = points[np.argmin(res)]
pts[3] = points[np.argmax(res)]
pts = np.array(pts, np.float32)

#计算边长
w1 = np.sqrt((pts[0][0] - pts[1][0]) ** 2 + (pts[0][1] - pts[1][1]) ** 2)
w2 = np.sqrt((pts[2][0] - pts[3][0]) ** 2 + (pts[2][1] - pts[3][1]) ** 2)
w = int(max(w1, w2))

h1 = np.sqrt((pts[1][0] - pts[2][0]) ** 2 + (pts[1][1] - pts[2][1]) ** 2)
h2 = np.sqrt((pts[0][0] - pts[3][0]) ** 2 + (pts[0][1] - pts[3][1]) ** 2)
h = int(max(h1, h2))

#计算目标图像的尺寸
dst = np.array([
    [0, 0],
    [w - 1, 0],
    [w - 1, h - 1],
    [0, h - 1]
], np.float32)

#透视变换
mat = cv2.getPerspectiveTransform(pts, dst)
img = img_gray.copy()
img = cv2.warpPerspective(img, mat, (w, h))
plt.imshow(img,"gray")

# 二值化
img = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
text = pytesseract.image_to_string(img)
print(text)
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Tht Hee: 430-234 |
Tel. 088 853.67 16
Fax, : 088 858 87 19
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