# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
#import matplotlib.pyplot as plt
# 使用2b-g-r分离
src = cv2.imread('E:\chenhu.jpg')#imread是计算机语言中的一个函数，用于读取图片文件中的数据。
#print(src)
#cv2.imshow('src'
在很多时候，我们的数据来源形式是多种多样的，有时候数据（或表格）也会呈现在图片中。那么，我们如何来获取图片中的有用数据呢？当一张图片中含有表格数据的时候，我们可以用OpenCV识别表格中的直线，然后再用OCR技术识别其中的文字。 本文仅作为如何识别图片中的表格的一个例子，希望能给读者一些启示。笔者用到的工具如下：opencvpyteressactnumpy我们用opencv来识别表格中的直
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2024-03-25 07:05:29
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小伙伴们可能会觉得从图像中提取文本是一件很麻烦的事情，尤其是需要提取大量文本时。PyTesseract是一种光学字符识别（OCR），该库提了供文本图像。PyTesseract确实有一定的效果，用PyTesseract来检测短文本时，结果相当不错。但是，当我们用它来检测表格中的文本时，算法执行失败。图1.直接使用PyTesseract检测表中的文本图1描绘了文本检测结果，绿色框包围了检测到的单词。可
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2024-02-19 14:16:23
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从图像中提取文本可能会让人筋疲力尽，尤其是当您要提取大量内容时。一个众所周知的文本提取库是PyTesseract，一种光学字符识别 (OCR)。该库将为您提供给定图像的文本。PyTesseract 真的很有帮助，第一次知道 PyTesseract，我直接用它来检测一些短文本，结果很满意。然后，我用它来检测表格中的文本，但算法执行失败。 图 1. 直接使用 PyTesseract 检测表格中的文本
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2023-11-30 21:57:06
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*提取直线、轮廓和区域之前的二值边缘分布图有两个缺点。首先，检测到的边缘过厚，这导致更加难以识别物体的边界；第二，通常不能找到这样的阈值：低到足以检测到图像中的所有重要的边缘同时又避免产生太多无关紧要的边缘。Canny算法试图解决这样的问题。使用cv::Canny()函数需要给出低阈值和高阈值两个阈值。canny算子通常是基于sobel算子，低阈值是宽松阈值，很多不需要的也被检测出来了；高阈值则界
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2024-04-25 18:44:21
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有时候我们会遇到朋友发来的一张带外国文字的图片。但是由于自己的知识有限，我们无法理解图片上文字的意思。如果我们去手动打字查询的话，遇到内容多的文字情况，这就显得效率有点低了。其实我们可以使用一些软件来扫描图片上的文字进行翻译。那么如何翻译图片上的文字呢？别急，下面给大家介绍几种翻译办法。翻译办法一：使用录音转文字助手进行翻译【翻译简易度】★★★★☆这款录音转文字助手，是我频繁使
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2023-10-15 11:05:43
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1 图片横线,竖线及文字的提取原理图像形态学操作时候，可以通过自定义的结构元素实现结构元素对输入图像一些对象敏感、另外一些对象不敏感，这样就会让敏感的对象改变而不敏感的对象保留输出。通过使用两个最基本的形态学操作-膨胀与腐蚀，使用不同的结构元素实现对输入图像的操作、得到想要的结果。膨胀，输出的像素值是结构元素覆盖下输入图像的最大像素值腐蚀，输出的像素值是结构元素覆盖下输入图像的最小像素值1-1 二
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2024-06-28 04:28:50
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在图像处理的过程中，经常需要从图像中将前景对象作为目标图像分割或者提取出来。例如，在视频监控中，观测到的是固定背景下的视频内容，而我们对背景本身并无兴趣，感兴趣的是背景中出现的车辆、行人或者其他对象。我们希望将这些对象从视频中提取出来，而忽略那些没有对象进入背景的视频内容。 OpenCV学习笔记(十二）1. 用分水岭算法实现图像分割与提取1.1 算法原理1.2 相关函数介绍1.2.1 形态学函数回
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2024-01-09 17:05:36
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# 使用Python OpenCV提取图片中的文字
在数字化时代，文字信息的获取和处理变得越来越重要。有时候我们可能需要从图片中提取文字信息，比如从一张包含菜单的图片中提取菜单内容，或者从一张包含公告的图片中提取公告内容。Python中的OpenCV库提供了一种简单的方法来实现这一目标。
## 安装OpenCV库
首先，我们需要安装OpenCV库。可以使用pip来安装：
```shell
原创
2024-06-16 05:24:15
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# 使用OpenCV在Java中提取图片文字
在现代计算机视觉领域，提取图片中的文字（OCR，Optical Character Recognition）是一项重要的技术。本教程将介绍如何结合OpenCV和Java来实现这一功能。我们将分步介绍环境配置、基本代码实现和结果展示。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境配置正确。以下是你需要安装的软件和库：
1. **Java Deve
原创
2024-10-16 05:23:21
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# OpenCV Java图片文字提取
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用OpenCV和Java来提取图片中的文字。我们将使用Tesseract OCR引擎来实现这个目标。Tesseract是一个开源的OCR引擎，能够从图像中提取出文字。
## 步骤概览
以下是实现图片文字提取的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 加载图片 |
| 2
原创
2023-07-18 17:34:59
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## Python OpenCV 图片文字提取的步骤
开发者：你好，欢迎来到Python OpenCV 图片文字提取教程。在本教程中，我将向你介绍实现图片文字提取的整个流程。下面是整件事情的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取图片 |
| 3 | 图像预处理 |
| 4 | 文字提取 |
| 5 | 文字识别 |
| 6
原创
2024-01-22 08:06:00
334阅读
# 用Python和OpenCV提取图片中文字的步骤指南
## 引言
在当前数据驱动的世界里，能够从图片中提取文本是一项有价值的技能。Python的OpenCV库结合OCR（光学字符识别）可以轻松实现这一功能。本指南将带你走过这个过程，帮助你从一张图片中提取文字。我们将使用OpenCV进行图像处理，同时使用Tesseract作为OCR工具。
## 整体流程
在开始之前，我们先概述整个过程。
最近本人在学习OpenCV，简要地记一下笔记，课后温习的同时便于日后查阅。所用教程是唐宇迪老师的OpenCV教程，个人觉得讲解清晰易懂，附上链接：https://www.bilibili.com/video/BV1tb4y1C7j7?p=5一、截取图像当我们使用imread读取一张图片后，返回值是一个多维数组。如果采用的是3通道BGR读取，那么这个数组会是一个三维的，第一个维度表示纵向的像素点，第
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2023-12-06 15:45:21
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关于OCROCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）简而言之就是一种可以将图片、扫描文档或者摄像头捕捉的自然场景中的文字转换为数字化的机器编码形式文字的系统，通过提取转换从而能够更加方便的对这些文字信息来进行数字化的存储和搜索，减少输入时间，并且减轻手工查找、核对的痛苦。本文开头提到的银行账号、快递地址信息等的自动化提取以及输入，是其典型应用。随
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2023-12-28 12:20:06
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# OpenCV提取图片文字教程 (Python)
在计算机视觉中，提取图片中的文字是一项非常实用的技能。我们通常使用 `OpenCV` 和 `Tesseract OCR` 来实现这一目标。接下来，我将为你详细介绍实现这一过程的步骤。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
| -------------- | ------
# Java OpenCV 实现图片文字提取
## 概述
在计算机视觉领域，图片文字提取是一项重要的任务。它涉及将图像中的文字提取出来，以便进行文字识别、文本分析等应用。Java OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库，可以帮助我们实现图片文字提取的功能。本文将介绍如何使用 Java OpenCV 实现图片文字提取，并提供代码示例。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备以下环境：
-
原创
2023-12-30 09:08:25
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作者 | 小白小伙伴们可能会觉得从图像中提取文本是一件很麻烦的事情，尤其是需要提取大量文本时。PyTesseract是一种光学字符识别（OCR），该库提了供文本图像。PyTesseract确实有一定的效果，用PyTesseract来检测短文本时，结果相当不错。但是，当我们用它来检测表格中的文本时，算法执行失败。图1.直接使用PyTesseract检测表中的文本图1描绘了文本检测结果，绿色框包围了检
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2024-02-19 13:49:12
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01-Python OpenCV 读取并显示图像 01-Python OpenCV 读取并显示图像概述实现过程引用打开图片并显示创建一个空图将彩色图像转成灰度图像等待键盘输入并关闭所有窗口源代码运行结果参考 概述Python作为一门极其易学的语言，在科学计算等领域存在较大的应用，同样，著名的OpenCV库也发布了支持Python的库，本节主不再介绍如何在Ubuntu上配置Python OpenCV
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2024-03-13 15:46:11
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一、目标：将图像中我们需要的部分提取出，进行扫描，提取出其中的文字。二、思路：首先我们要定位我们在图像中需要的部分，将其轮廓提取出。 - 1将图像变换大小 - 2灰度化，高斯滤波，边缘检测 - 3轮廓提取 - 4筛选第三步中的轮廓，选择其中较大的 - 5绘制轮廓的近似，返回其中有四个点的轮廓image = cv2.imread(args["image"])
ratio = image.shape[
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2023-11-20 08:21:25
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