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文檔簡介
圖??字分割圖??字分割基于像素識別圖??字?前已經有成熟的OCR圖??字識別技術了,但還是學習?下?些基本的實現知識。OCROCR(opticalcharacterrecognition)?字識別是指電?設備(例如掃描儀或數碼相機)檢查紙上打印的字符,然后?字符識別?法將形狀翻譯成計算機?字的過程;即,對?本資料進?掃描,然后對圖像?件進?分析處理,獲取?字及版?信息的過程。如何除錯或利?輔助信息提?識別正確率,是OCR最重要的課題的友好性,產品的穩定性,易?性及可?性等。OCR技術?前?于各?領域?于?字識別,那么從拍的?張圖?如何通過分割得到其中的字呢,下??python語?進?對圖?的分割:需要?到的包:importnumpyasnpOS模塊是?個Python的系統編程的操作模塊,可以處理?件和?錄。CV2是OpenCV官?的?個擴展庫,含有各種有關圖像處理的的函數以及進程。NumPy是Python的?種開源的數值計算擴展。這種?具可?來存儲和處理?型矩陣讀取圖?:image=cv2.imread("origin.png")?值化#adaptiveThreshold參數解釋#第?個原始圖像#第?個像素值上限#cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:領域內像素點加權和,權重為?個?斯窗?#cv2.THRESH_BINARYcv2.THRESH_BINARY_INV#Blocksize:規定領域??(?個正?形的領域)#0相當于閾值就是求得領域內均值或者加權值)image=cv2.cvtColor(image_color,cv2.COLOR_BGR2GRAY)adaptive_threshold=cv2.adaptiveThreshold(image,255,\cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,\cv2.THRESH_BINARY_INV,11,2)?值化后?便處理圖?像素灰度值原圖反相處理后根據垂直和?平?向像素與空間閾值確定?格:分割后:提取每個字:完整代碼importosimportcv2importnumpyasnpfori,valinenumerate(array_vals):ifval>minimun_valandstart_iisNone:start_i=iprint(end_i-start_i)h=peek_range[1]-ypt2=(x+w,y+h)count+=1y=peek_range[0]w=line_seg_adaptive_threshold.shape[1]h=peek_range[1]-ypt1=(x,y)pt2=(x+w,y+h)end_y=peek_range[1]line_img=adaptive_threshold[start_y:end_y,:]vertical_sum=np.sum(line_img,axis=0)vertical_peek_ranges=extract_peek(vertical_sum,
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