Python-OpenCV-- 台式机外接摄像头pyTesseract文本框实时检测

一、正常读取磁盘图片使用 teesseract 进行简单的文字识别

首先要安装 pytesseract

之后要安装 TesseractOCR

非摄像头版本 Python + tesseractocr 的文本识别方案参考：https://blog.csdn.net/u014361280/article/details/105110506

二、外接USB摄像头文本识别 TesseractOCR

import cv2 as cv
from PIL import Image
import pytesseract as tesscap = cv.VideoCapture(0)
cap.set(cv.CAP_PROP_FPS, 20)def recoginse_text(img):#   步骤：#   1、灰度，二值化处理#  2、形态学操作去噪#   3、识别#   :param image:#  :return:# 灰度 二值化gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)# 如果是白底黑字 建议 _INVret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)# 形态学操作 (根据需要设置参数（1，2）)kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (1, 2))  # 去除横向细线morph1 = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, kernel)kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (2, 1))  # 去除纵向细线morph2 = cv.morphologyEx(morph1, cv.MORPH_OPEN, kernel)cv.imshow("Morph", morph2)# 黑底白字取非，变为白底黑字（便于pytesseract 识别）cv.bitwise_not(morph2, morph2)textImage = Image.fromarray(morph2)# 图片转文字text = tess.image_to_string(textImage)print("识别结果：%s" % text)while True:ret, img = cap.read()# 识别recoginse_text(img)if cv.waitKey(10) == ord("q"):break
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

简化版本，直接在原图像上进行识别，识别率很低，但是速度快了不少。

import cv2 as cv
from PIL import Image
import pytesseract as tesscap = cv.VideoCapture(0)
cap.set(cv.CAP_PROP_FPS, 20)while True:ret, img = cap.read()# 识别#  recoginse_text(img)cv.imshow("Morph", img)text = tess.image_to_string(img)print("识别结果：%s" % text)if cv.waitKey(10) == ord("q"):break
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

三、改进版

Windows台式机下 CPU跑传统方法，识别率较低。速度较慢。

待研究

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