OpenCV零基础实战项目1：OCR

简述

Anaconda编译环境下，利用OpenCV和tesseract进行OCR文字识别。配置环境后，通过OpenCV的函数读取并对图像进行预处理。然后将处理好的图像进行pytesseract相关操作对字符进行识别和定位。得到字符的位置和内容信息后再通过OpenCV绘制。

目录

• • 简述
  • 1. 资源及配置
  • • 资源
    • 环境配置
  • 2. 单个字符识别的实现
  • 3. 词汇识别
  • 4. 数字的识别

1. 资源及配置

资源

代码资源：Fafa-DL/Opencv-project
视频资源：（强推）OpenCV超实用实战项目
案例图片：

环境配置

1. 下载并安装
   Windows：UB-Mannheim
   /tesseract
   解压并安装tesseract.exe，关注一下安装目录。本电脑为’D:\Install\Tessdoc\tesseract.exe’。

2. Anaconda配置
   打开Anaconda prompt，输入以下命令行：

   conda install pytesseract
   

   若没有安装OpenCV，输入以下命令行：

   conda install opencv
   

注：经实验想用tesseract以上两步缺一不可，有不严谨之处还请指出。

2. 单个字符识别的实现

1. 导入模块

   import pytesseract
   import cv2 as cv
   

   安装完成后为了能在cmd命令行直接使用tesseract.exe，需要指明tesseract_cmd命令的位置，方便pytesseract调用。也可以在目录中添加，可参考：pytesseract安装和基本使用
   

   pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'D:\\Install\\Tessdoc\\tesseract.exe'
   

2. OpenCV图像预处理

   img = cv.imread('E:\\CV\\pics\\1.png')
   img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)
   

   OpenCV以BGR读入，但pytesseract只能处理RGB格式的图片。

3. tesseract字符的识别
   用到函数 pytesseract.image_to_boxes()，返回字符串，每行显示一个字符的内容和位置坐标。这里的boxes是string。

   boxes = pytesseract.image_to_boxes(img)
   

   形如：
   

4. 字符信息的提取

   将string类的boxes转换为字符组成的list，每一个list表示一个字符。然后提取出相应的位置坐标。

   for b in boxes.splitlines():b=b.split()x,y,x1,y1 = int(b[1]), int(b[2]), int(b[3]), int(b[4])
   

   print(b)以后得到：
   

5. OpenCV绘制框和内容

   框选需要用到函数cv.rectangle()，标注需要cv.putText()。下面两张图分别是boxes中字母和数字的识别结果。

   
   Boxes给出的坐标和绘制长方形的rectangle函数需要的参数坐标定义方式不一致，需要转换。
   rectangle第二、三个参数是一组对角坐标，且坐标系是以图片的左上角点（顶部）为原点构建的。

   关注boxes，对比字母和数字。已知字母M在数字1上方，字母第二个坐标值却大于数字的。可知越靠近图片下方，数值越小。纵坐标从底部向上增大。

   对比1的第一个坐标值和第三个坐标值，仅相差6个像素。可知第三个坐标值应该是矩形某点横坐标。而第四个坐标值大于第二个坐标值，说明其是右上角点纵坐标。

   故先计算出图片的长宽：

   hImg,wImg,_ = img.shape
   

   再绘制框和字符。提取和绘制的完整代码如下：

   for b in boxes.splitlines():b=b.split(' ')x,y,x1,y1 = int(b[1]), int(b[2]), int(b[3]), int(b[4])cv.rectangle(img,(x1,hImg-y1),(x,hImg-y),(0,0,255),2)cv.putText(img,b[0],(x,hImg-y+25),cv.FONT_HERSHEY_COMPLEX,1,(50,50,255),1)   
   

6. 图片显示

   cv.imshow('Result',img)
   cv.waitKey(0)
   

7. 完整实现

   import pytesseract
   import cv2 as cvpytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'D:\\Install\\Tessdoc\\tesseract.exe'#pretreatment
   img = cv.imread('E:\\CV\\pics\\1.png')
   img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
   img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_GRAY2RGB)#print(pytesseract.image_to_string(img))
   #print(pytesseract.image_to_boxes(img))hImg,wImg,_ = img.shape
   #for characterboxes = pytesseract.image_to_boxes(img)for b in boxes.splitlines():#print(b)b=b.split(' ')#print(b)x,y,x1,y1 = int(b[1]), int(b[2]), int(b[3]), int(b[4])cv.rectangle(img,(x1,hImg-y1),(x,hImg-y),(0,0,255),2)cv.putText(img,b[0],(x,hImg-y+25),cv.FONT_HERSHEY_COMPLEX,1,(50,50,255),1)cv.imshow('Result',img)
   cv.waitKey(0)
   

   

3. 词汇识别

用到函数pytesseract.image_to_data()，相较于pytesseract.image_to_boxes()可以获得更多信息。

运行

boxes = pytesseract.image_to_data(img)

得到boxes内容为：

观察可知，不需要第一行的信息。最后一列text即识别出的word。仅需绘制出有12个元素的对应信息。

此时，6、7、8和9（标号而不是第几个）给出的坐标值是左上x，y和宽、高。

识别与绘制部分代码如下：

#for words
boxes = pytesseract.image_to_data(img)
for x,b in enumerate(boxes.splitlines()):if x!=0:b=b.split()if len(b)==12:x,y,w,h = int(b[6]), int(b[7]), int(b[8]), int(b[9])cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),3)cv.putText(img,b[-1],(x,y-5),cv.FONT_HERSHEY_PLAIN,1.5,(50,50,255),2)

注意到x变量和enumerate()是为了排除第一行（0行）的干扰。

4. 数字的识别

对pytesseract.image_to_boxes()限制检测范围，数字digits。
声明一个命令：

cong=r'--oem 3 --psm 6 outputbase digits'

其中，–oem 3：

–psm 6

digits表示数字

识别与绘制部分代码如下：

cong = r'oem 2 --psm 6 outputbase digits'
boxes = pytesseract.image_to_boxes(img, config=cong)for b in boxes.splitlines():b=b.split()print(b)x,y,x1,y1 = int(b[1]), int(b[2]), int(b[3]), int(b[4])cv.rectangle(img,(x1,hImg-y1),(x,hImg-y),(0,0,255),2)cv.putText(img,b[0],(x,hImg-y+25),cv.FONT_HERSHEY_COMPLEX,1,(50,50,255),1)

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