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2024年1月28日发(作者：powerfuljre)

oopencv ocr 实例

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它也可以用于光学字符识别(OCR)。以下是一个使用Python和OpenCV进行OCR的基本示例。

请注意，这个例子仅用于教学目的，并且可能无法处理所有类型的图像或字符。

```python

import cv2

import numpy as np

加载Tesseract OCR引擎

tesseract_path = r'C:Program FilesTesseract-OCR' 请根据您的Tesseract安装路径进行修改

engine = _OCR_create(tesseract_path, lang='eng')

读取图像

img = ('')

将图像转换为灰度图像

gray = (img, _BGR2GRAY)

对图像进行二值化处理

_, binarized = (gray, 127, 255, _BINARY)

使用OCR引擎对二值化图像进行识别

result = (binarized)

打印识别的文本

print(result[0].text)

```

这个例子使用了OpenCV的dnn模块，该模块可以与Tesseract OCR引擎一起使用。首先，我们加载Tesseract OCR引擎，然后读取图像并将其转换为灰度图像。接着，我们对灰度图像进行二值化处理，使其只包含黑色和白色。最后，我们使用OCR引擎对二值化图像进行识别，并打印出识别的文本。

需要注意的是，这个例子假设您已经正确安装了Tesseract OCR引擎，并且知道如何将其路径添加到系统环境变量中。此外，这个例子也假设您已经

有了要识别的图像（在这个例子中是''）。如果您的环境中缺少这些元素，那么您可能需要先安装Tesseract OCR引擎，并准备好要识别的图像。


本文标签： 图像 进行 引擎

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