02-文档扫描OCR识别

一、主要代码

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def img_show(img_name,img):cv.imshow(img_name,img)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()
#1、数据预处理
img = cv.imread('./images/receipt.jpg')
ratio = img.shape[0] / 500.0
orig = img.copy()
img = resize(img,height=500)
#2、转为灰度图
gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
#3、高斯平滑：去噪
gauss = cv.GaussianBlur(gray,(5,5),0)
#4、Canny算子：边缘检测
edge = cv.Canny(gauss,75,200)
#5、轮廓检测  计算出所有的轮廓
cnts = cv.findContours(edge.copy(),cv.RETR_LIST,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]
#6、对所有轮廓进行排序 找到面积最大的5个轮廓
cnts = sorted(cnts,key=cv.contourArea,reverse=True)[:5]
#7、遍历这五个轮廓 找到最外面的大轮廓
for c in cnts:peri = cv.arcLength(c,True)  #计算轮廓的周长approx = cv.approxPolyDP(c,0.02*peri,True) #计算轮廓近似if len(approx) == 4:    #找到最外边的矩形大轮廓screenCnt = approxbreak
# 8、透视变换  把图像摆正
wraped=four_point_transform(orig,screenCnt.reshape(4,2)*ratio)
# 9、二值处理 得到扫描到的文件
gray = cv.cvtColor(wraped,cv.COLOR_BGR2GRAY)
ref = cv.threshold(gray,100,255,cv.THRESH_BINARY)[1]
ref=cv.resize(ref,None,fx=0.3,fy=0.3)
#10、用OCR识别文件上的字符
import pytesseract
import os
from PIL import Image
img = cv.imread('scan.jpg')
gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)[1]
filename = "a.png"
cv.imwrite(filename,gray)test = pytesseract.image_to_string(Image.open(filename))
print(test)ref=cv.resize(img,None,fx=0.3,fy=0.3)
img_show('ref',ref)

二、结果展示

三、工具代码

def resize(image, width=None, height=None, inter=cv.INTER_AREA):dim = None(h, w) = image.shape[:2]if width is None and height is None:return imageif width is None:r = height / float(h)dim = (int(w * r), height)else:r = width / float(w)dim = (width, int(h * r))resized = cv.resize(image, dim, interpolation=inter)return resized
def order_points(pts):# 一共4个坐标点rect = np.zeros((4, 2), dtype = "float32")# 按顺序找到对应坐标0123分别是 左上，右上，右下，左下# 计算左上，右下s = pts.sum(axis = 1)rect[0] = pts[np.argmin(s)]rect[2] = pts[np.argmax(s)]# 计算右上和左下diff = np.diff(pts, axis = 1)rect[1] = pts[np.argmin(diff)]rect[3] = pts[np.argmax(diff)]return rect
def four_point_transform(image, pts):# 获取输入坐标点rect = order_points(pts)(tl, tr, br, bl) = rect# 计算输入的w和h值widthA = np.sqrt(((br[0] - bl[0]) ** 2) + ((br[1] - bl[1]) ** 2))widthB = np.sqrt(((tr[0] - tl[0]) ** 2) + ((tr[1] - tl[1]) ** 2))maxWidth = max(int(widthA), int(widthB))heightA = np.sqrt(((tr[0] - br[0]) ** 2) + ((tr[1] - br[1]) ** 2))heightB = np.sqrt(((tl[0] - bl[0]) ** 2) + ((tl[1] - bl[1]) ** 2))maxHeight = max(int(heightA), int(heightB))# 变换后对应坐标位置（-1只是为了防止有误差出现，不-1也可以。）dst = np.array([[0, 0],[maxWidth - 1, 0],[maxWidth - 1, maxHeight - 1],[0, maxHeight - 1]], dtype = "float32")# 计算变换矩阵M = cv.getPerspectiveTransform(rect, dst)warped = cv.warpPerspective(image, M, (maxWidth, maxHeight))# 返回变换后结果return warped

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一、主要代码

二、结果展示

三、工具代码

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