一个基于OpenCV的Python程序，可以从摄像头捕获图像并识别简单数字。您可以根据需要进行调整，包括调整图像预处理和数字识别逻辑

一个基于OpenCV的Python程序，可以从摄像头捕获图像并识别简单数字。您可以根据需要进行调整，包括调整图像预处理和数字识别逻辑

import cv2
import numpy as np
import pytesseract# 设置Tesseract OCR的参数
custom_config = r'--oem 3 --psm 6 outputbase digits'# 打开默认摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)while True:# 从视频流中读取一帧ret, frame = cap.read()# 将图像转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 对灰度图像进行高斯滤波，降噪blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)# 对图像进行二值化处理_, thresh = cv2.threshold(blurred, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)# 查找图像中的轮廓，并选出最大的轮廓contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)if contours:contour = max(contours, key=cv2.contourArea)# 计算外接矩形框，并在原图上标记x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)# 提取数字区域roi = thresh[y:y + h, x:x + w]# 调整数字区域大小，并填充黑色背景roi = cv2.resize(roi, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA)roi = cv2.copyMakeBorder(roi, 4, 4, 4, 4, cv2.BORDER_CONSTANT, value=(0, 0, 0))# 执行OCR并获取数字结果digits = pytesseract.image_to_string(roi, config=custom_config)# 显示图像和数字结果cv2.imshow('frame', frame)cv2.imshow('roi', roi)print(digits)# 按下 'q' 键退出循环if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break# 释放摄像头
cap.release()# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

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