Python Opencv实战之文字检测OCR

题目：“Python Opencv实战之文字检测OCR” 的完整攻略。

1. 前言

在本文中，我们将学习如何使用 Python 的 Opencv 库进行文字检测 OCR， 掌握此方法后您也可以将其扩展到其他图像处理应用。

2. 准备工作

在开始学习之前，您需要安装以下软件并配置环境，使您能够全面的学习本文。

首先，您需要安装 Python。您可以在 Python 官网下载 Python 安装程序：

https://www.python.org/downloads/

安装完成之后，您需要安装 Opencv 库，您可以使用 pip 命令进行安装：

pip install opencv-python

3. 文字检测

我们将使用 Opencv 库的 cv2.dnn 模块进行文字检测。 在进行文字检测之前，我们需要先加载图像，您可以使用以下代码加载图像：

import cv2

img = cv2.imread("image.jpg")

这是一个基本的示例，其中 “image.jpg” 是您要加载的图像路径。

一旦图像被加载，我们可以通过以下代码将其传递给我们的模型进行文字检测：

import cv2

net = cv2.dnn.readNet("frozen_east_text_detection.pb")
newHeight, newWidth = 320, 320
blob = cv2.dnn.blobFromImage(
    img, 1.0, (newWidth, newHeight),
    (123.68, 116.78, 103.94), True, False
)

# Pass the blob to the model
net.setInput(blob)

scores = net.forward()

在这个示例中，我们首先使用 readNet 函数读取 Opencv 预训练的模型。您可以通过以下链接下载预训练模型：

https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/text_detection/frozen_east_text_detection.pb

然后，我们使用 blobFromImage 函数将图像转换为适合模型输入的格式，并使用 setInput 函数将其设置为模型的输入。 最后，我们使用 forward 函数对模型进行前向传递并得到得分。

4. 文字识别 OCR

现在我们已经完成了文字检测的工作，我们还需要对检测到的文字进行识别。 对于此任务，我们将使用 tesseract-ocr 库， 一个流行的开源 OCR 库。 您可以使用以下链接下载和安装 tesseract-ocr 库：

https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

安装完成之后，我们可以使用以下代码进行 OCR：

import cv2
import pytesseract

img = cv2.imread("image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

text = pytesseract.image_to_string(gray, lang="eng")

在这个示例中，我们首先使用 OpenCV 将图像转换为灰度图像。 然后，我们使用 image_to_string 函数将灰度图像作为输入传递给 OCR 并获取文本。

5. 示例

以下是一个详细的示例，显示了如何使用 Opencv 进行文字检测 OCR：

import cv2
import pytesseract

img = cv2.imread("example.jpg")

# Text detection
net = cv2.dnn.readNet("frozen_east_text_detection.pb")
newHeight, newWidth = 320, 320
blob = cv2.dnn.blobFromImage(
    img, 1.0, (newWidth, newHeight),
    (123.68, 116.78, 103.94), True, False
)
net.setInput(blob)
scores = net.forward()

# OCR
for i, score in enumerate(scores):
    (X, Y, W, H) = cv2.boundingRect(score)

    # Crop the detected text region
    crop = img[Y:H+Y, X:X+W]

    # Convert the cropped image to grayscale
    gray = cv2.cvtColor(crop, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Perform OCR and get the text
    text = pytesseract.image_to_string(gray, lang="eng")

    # Draw the rectangle on the image
    cv2.rectangle(img, (X, Y), (X+W, Y+H), (0, 255, 0), 2)

    # Write the OCR text on the image
    cv2.putText(img, text, (X, Y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 
                0.5, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA)

cv2.imshow("Text Detection", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个示例会加载一个名为 example.jpg 的图像， 它将图像传递给模型进行文字检测， 然后对检测到的文本进行 OCR 识别。 最后，检测到的文本在图像上用绿色的矩形框标识出来。

结论

在本文中，我们学习了如何使用 Python 的 Opencv 库进行文字检测 OCR。我们使用了 Opencv 库的 cv2.dnn 模块进行文字检测，并使用 tesseract-ocr 库进行 OCR 识别。 在这之后，您可以将此方法扩展到各种其他图像处理应用。