OpenCV文字识别的探索

一、OpenCV文字识别提取

OpenCV提供了多种方法来实现文字识别，其中最常用的是基于图像分割的方法。该方法通过对图像进行二值化并分割字符，然后将每个字符单独进行识别。

// OpenCV文字识别提取代码示例
Mat img = imread("sample.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

// 二值化
threshold(img, img, 100, 255, THRESH_BINARY);

// 分割字符并识别
vector letters;
findContours(img, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
{
    Rect rect = boundingRect(contours[i]);
    if ((rect.width >= 10 && rect.width <= 200) && (rect.height >= 10 && rect.height <= 200))
    {
        letters.push_back(rect);
        Mat roi = img(rect);
        // 对每个字符进行OCR识别
        string result = getText(roi);
    }
}

  

二、OpenCV数字识别

OpenCV中数字识别可以通过对图像进行数学分析实现。我们可以根据每个数字的特征，如线的数量、角的数量等，将数字分类并进行识别。

// OpenCV数字识别代码示例
Mat img = imread("digits.png");

Mat gray;
cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

Mat thresh;
threshold(gray, thresh, 100, 255, THRESH_BINARY_INV);

vector
   > contours;
vector
     hierarchy;
findContours(thresh, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
{
    Rect rect = boundingRect(contours[i]);
    rectangle(img, Point(rect.x, rect.y), Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), Scalar(0, 255, 0), 2);
    Mat roi = thresh(rect);
    resize(roi, roi, Size(28, 28));
    // 对每个数字进行OCR识别
    string result = getText(roi);
}

    
   
  

三、OpenCV文字识别不准

OpenCV文字识别在处理一些噪声图像时可能会出现不准确的情况。为了尽可能地解决这个问题，可以优化二值化方法，通过处理算法等在一定程度上增加识别的准确率

// OpenCV文字识别不准代码示例
Mat img = imread("sample.jpg");

Mat blurImg;
GaussianBlur(img, blurImg, Size(5, 5), BORDER_DEFAULT);

Mat gray;
cvtColor(blurImg, gray, COLOR_BGR2GRAY);

Mat thresh;
adaptiveThreshold(gray, thresh, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY_INV, 11, 2);

// OCR识别
string result = getText(thresh);

四、OpenCV物体识别定位

在OpenCV中，可以借助HOG特征检测法实现物体识别定位。HOG特征相比其他特征在处理速度和性能方面表现更为优异，可以广泛地应用于目标跟踪、人脸识别等领域。

// OpenCV物体识别定位代码示例
HOGDescriptor hog;
hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());

Mat img = imread("people.jpg");

vector people;
hog.detectMultiScale(img, people, 0, Size(8, 8), Size(32, 32), 1.05, 2);
for (size_t i = 0; i < people.size(); i++)
{
    Rect rect = people[i];
    rectangle(img, rect, Scalar(0, 0, 255), 2);
}
imshow("result", img);
waitKey(0);

  

五、OpenCV文字识别输出到文本

为了方便地对识别结果进行管理，可以将OCR识别的结果输出到文本文件中。

// OpenCV文字识别输出到文本代码示例
Mat img = imread("sample.jpg");

Mat gray;
cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

Mat thresh;
adaptiveThreshold(gray, thresh, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY_INV, 11, 2);

vector
   > contours;
vector
     hierarchy;
findContours(thresh, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

ofstream out("result.txt");
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
{
    Rect rect = boundingRect(contours[i]);
    Mat roi = thresh(rect);
    // 对每个字符进行OCR识别并输出到文本
    string result = getText(roi);
    out << result << " ";
}
out.close();

    
   
  

六、OpenCV OCR文字识别

OCR文字识别常被用于识别手写或打印的文字。OpenCV中提供了OCR文字识别的功能，可以轻松地实现对文字的识别。

// OpenCV OCR文字识别代码示例
Ptr ocr = OCRTesseract::create();
Mat img = imread("sample.jpg");

Mat gray;
cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

Mat thresh;
adaptiveThreshold(gray, thresh, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY_INV, 11, 2);

// OCR识别
string result;
vector
    boxes;
vector
     words;
vector
      confidences;
ocr->run(thresh, result, &boxes, &words, &confidences);

     
    
   
  

七、OpenCV二维码识别

OpenCV中提供了对二维码识别的方法，可以通过对二维码进行解码获得其中的信息。

// OpenCV二维码识别代码示例
Mat img = imread("qr_code.png");

vector
   > contours;
vector
     hierarchy;
findContours(img, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

vector
      rects;
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
{
    Rect rect = boundingRect(contours[i]);
    if ((rect.width >= 50 && rect.width <= 300) && (rect.height >= 50 && rect.height <= 300))
    {
        rects.push_back(rect);
        // 对二维码进行解码
        decode(img, rect, result, points);
    }
}

     
    
   
  

八、OpenCV识别文字区域选取

在OCR文字识别的过程中，有时候我们只想识别图像中的某些区域，这时候我们可以使用OpenCV中的图像分割方法选取所需的区域。

// OpenCV识别文字区域选取代码示例
Mat img = imread("sample.jpg");

Mat gray;
cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

Mat thresh;
adaptiveThreshold(gray, thresh, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY_INV, 11, 2);

vector
   > contours;
vector
     hierarchy;
findContours(thresh, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
{
    Rect rect = boundingRect(contours[i]);
    if (rect.width >= 100 && rect.height >= 100)
    {
        rectangle(img, rect, Scalar(0, 0, 255), 2);
        Mat roi = img(rect);
        // 对所选区域进行OCR识别
        string result = getText(roi);
    }
}

    
   
  

总结

OpenCV文字识别是计算机视觉中的一个核心问题，可以在很多场景中得到应用。通过本篇文章的介绍，我们可以了解到OpenCV文字识别的基本原理以及实现方法。随着人工智能技术的不断发展，OpenCV文字识别也将得到更加广泛的应用。