学习Opencv+Python之文档OCR

tangr206 发布于2021-09-06 15:01 / 380人阅读

摘要：类推，求坐标值的差，当差最小时为右上角，最大时为左下角对获取的四个点组成的四边形求边长，那么转换后的四个顶点为对于原始图像的高和宽，如果输入的高为，先求比例，而后即可获得原始高宽比下的宽。

学习Opencv+Python之文档OCR

思路：

图像预处理获取轮廓信息
获取照片中的角点构建变换矩阵
进行仿射变换矫正文档视角
二值化提取文字信息

代码：

# 导入工具包import numpy as npimport cv2# 获取角点函数def order_points(pts):	# 设置并初始化一个4行2列全为0的array，来存放四个角点	rect = np.zeros((4, 2), dtype = "float32")	# 对容器pts按行求和，即将坐标的x值和y值求和	s = pts.sum(axis = 1)	# 当x+y最小时，为左上角	rect[0] = pts[np.argmin(s)]	# 当x+y最大时，为右下角	rect[2] = pts[np.argmax(s)]	# 对容器pts按行求差，即将坐标的x值和y值求差	diff = np.diff(pts, axis = 1)	# 当差值最小时，即为右上角	rect[1] = pts[np.argmin(diff)]	# 当差值最小时，即为左下角	rect[3] = pts[np.argmax(diff)]	return rect# 投射变换函数def four_point_transform(image, pts):	# 获取输入坐标点	rect = order_points(pts)	(tl, tr, br, bl) = rect	# 计算距离	widthA = np.sqrt(((br[0] - bl[0]) ** 2) + ((br[1] - bl[1]) ** 2))	widthB = np.sqrt(((tr[0] - tl[0]) ** 2) + ((tr[1] - tl[1]) ** 2))	maxWidth = max(int(widthA), int(widthB))	heightA = np.sqrt(((tr[0] - br[0]) ** 2) + ((tr[1] - br[1]) ** 2))	heightB = np.sqrt(((tl[0] - bl[0]) ** 2) + ((tl[1] - bl[1]) ** 2))	maxHeight = max(int(heightA), int(heightB))	# 变换后对应坐标位置，dst[0]对应左上角，dst[1]对应右上角，dst[2]对应右下角，dst[3]对应左下角，注意图像的坐标原点是左上角	dst = np.array([		[0, 0],		[maxWidth - 1, 0],		[maxWidth - 1, maxHeight - 1],		[0, maxHeight - 1]], dtype = "float32")	# 计算变换矩阵	## 投射变换，函数cv2.getPerspectiveTransform需提供四个坐标点	M = cv2.getPerspectiveTransform(rect, dst)	warped = cv2.warpPerspective(image, M, (maxWidth, maxHeight))	# 返回变换后结果	return warped# 指定输出图像的大小，防止图像尺寸太大def resize(image, width=None, height=None):	dim = None	#获取图像的高、宽	(h, w) = image.shape[:2]	if width is None and height is None:		return image	if width is None:		r = height / float(h) #指定缩放比		dim = (int(w * r), height) #只要设定高即可获取宽	else:		r = width / float(w) #指定缩放比		dim = (width, int(h * r)) #只要设定宽即可获取高	resized = cv2.resize(image, dim, cv2.INTER_AREA)	return resized# 读取输入image = cv2.imread("1.jpg")# 坐标也会相同变化ratio = image.shape[0] / 500.0# 复制图像orig = image.copy()# 指定图像高，自动获取缩放比得到宽image = resize(orig, height = 500)# 第一步：预处理# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 高斯滤波，高斯核大小为(5, 5)gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)# 使用Canny算子获取边缘信息edged = cv2.Canny(gray, 75, 200)print("STEP 1: 边缘检测")cv2.imshow("Image", image)cv2.imshow("Edged", edged)# 轮廓检测cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]# 依据轮廓所围的面积进行排序，并选取前六个，进行顺时针标记cnts = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:5]# 第二步：遍历获取轮廓for c in cnts:	# 计算轮廓长度	peri = cv2.arcLength(c, True)	# 对轮廓进行多边形拟合近似，原曲线到拟合多边形的距离为d，若d小于(0.02*peri)，则滤掉，否则保留	approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True)	# 当只需四边形即能拟合时取出	if len(approx) == 4:		screenCnt = approx		break# 展示结果print("STEP 2: 获取轮廓")cv2.drawContours(image, [screenCnt], -1, (0, 255, 0), 2)cv2.imshow("Outline", image)# 第三步：透视变换warped = four_point_transform(orig, screenCnt.reshape(4, 2) * ratio)# 二值处理warped = cv2.cvtColor(warped, cv2.COLOR_BGR2GRAY)_, ref = cv2.threshold(warped, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY)cv2.imwrite("scan.jpg", ref)# 展示结果print("STEP 3: 变换")cv2.imshow("Original", resize(orig, height = 650))cv2.imshow("Scanned", resize(ref, height = 650))cv2.waitKey(0)

结果：

注意：(代码中的几个自定义函数理解，大家可以用debug调试一下即可理解)

order_points()：对于坐标(x, y)，求 s = x + y 的值，当 s 最小时说明是左上的那个角，当 s 的值最大时为左上角的对角。类推，求坐标值的差，当差最小时为右上角，最大时为左下角；
four_point_transform()：对order_points()获取的四个点组成的四边形求边长，那么转换后的四个顶点为：
resize()：对于原始图像的高和宽(h, w)，如果输入的高为height，先求比例r = height / h，而后即可获得原始高宽比下的宽width。类推，指定宽同样得到高。

注：此代码是对唐宇迪博士Opencv实战代码的复现

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