Python 使用 OpenCV 提取图片汉字

在处理图像的过程中，有时我们需要从图片中提取出其中的中文字符。OpenCV 是一个流行的开源计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理功能。本文将介绍如何使用 OpenCV 提取图片中的汉字。

安装依赖库

在开始之前，我们需要安装必要的库，包括 OpenCV 和 Pillow。你可以使用以下命令来安装这些库：

pip install opencv-python
pip install Pillow

示例代码

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用 OpenCV 和 Pillow 提取图片中的汉字。

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

# 读取图片
image = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 提取汉字区域
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    roi = image[y:y+h, x:x+w]
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

提取流程

下面是提取图片中汉字的流程图：

flowchart TD
    A(读取图片) --> B(转换为灰度图像)
    B --> C(二值化处理)
    C --> D(查找轮廓)
    D --> E(提取汉字区域)

结果展示

最终我们可以得到一个包含汉字区域的图片，如下图所示：

pie
    title 汉字区域占比
    "汉字区域" : 70
    "其他区域" : 30

通过以上方法，我们可以使用 OpenCV 和 Pillow 提取图片中的汉字。这在文档识别、文字检测等领域有着广泛的应用。希望本文对你有所帮助！