springboot使用opencv做图片文字识别

用open cv 读取图像参数

读取图像的RGB通道

import cv2
img = cv2.imread(‘C:/Users/kyle/Desktop/002.jpg’)
cv2.namedWindow(‘image’, 0)
cv2.imshow(‘image’, img)img = cv2.imread('C:/Users/kyle/Desktop/002.jpg')

括号里还可以添加一个参数：

cv2.IMREAD_UNCHANGED - 以 原图形式 读入
cv2.IMREAD_GRAYSCALE - 以 灰度形式 读入
cv2.IMREAD_COLOR - 以 彩色形式 读入

例如：

img = cv2.imread(‘C:/Users/kyle/Desktop/002.jpg’, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)；

首先读入图像。
下面我们可以用一个函数来将三个通道分离：

b, g, r = cv2.split(img)

这样就可以将三个通道的图像分别存在b,g,r这三个变量中，然后我们让这三个图片显示出来：

cv2.imshow(“b”, b)
cv2.imshow(“g”, g)
cv2.imshow(“r”, r) 演示一下结果

但是有一个问题是这三个通道的图片是不能缩放的，因为我们没有给这三个图片加上一个“namewindow”![在这里插入图片描述](

cv2.namedWindow('image', 0)

因为上面的代码加了这个，所以原图是可以缩放的。

将三个通道分开后，我们自然也可以将他们合回去：

imgbgr = cv2.merge([b, g, r])

其中，imgbgr是新生成的图像的名称，cv2.merge()是合成函数，中括号里的三个值是三个通道的名称。值得注意的是 函数里的三个变量如果只有两个是会报错的，但是可以写两个一样的通道，我们可以试试结果：

imgbgr = cv2.merge([r, g, r])

imgbgr = cv2.merge([r, r, g])

所以将三个通道以不同方式组合会得到不同的效果。

图像像素的获取

首先我们可以直接用print将图像像素打印出来：(默认顺序是 ＢＧＲ)

其实这样我们看不出各个像素的位置，但我盲猜是一行一行打印像素，有两个理由
1.图中有三重中括号，最里面应该是一个像素点的rgb，第二层是一行像素的集合，最外面是整个图像的像素集合。
2.图中显示的三个像素值是一样的，而我用的图最上面是天空，水平方向的像素基本是一样的。

得到某个坐标的像素

![在这里插入图片描述](

px = img[0, 0]
print(px)

像素值可以自己赋值修改。(这里有点C语言指针的感觉~~)

(这证明我上面的猜测是正确的，，，而且知道了最左上角的坐标是[0,0])也可以只显示一个通道的像素值：

px = img[0, 0, 0]        

0———B，1————G，2————R

图像区域的像素表示

将坐标用区间来表示
例如

part = img[200:300, 0:200]
cv2.imshow('image', part)
img[200:300, 0:200] = [0,0,0]
cv2.imshow('image', img)

图像分辨率的获取

同样的这也非常简单，函数是：

print(img.shape)

这说明图像纵向像素是380，横向像素是892，模式是RGB;