這篇文章主要介紹python opencv如何將表格圖片按照表格框線進(jìn)行分割和識(shí)別,文中介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
如下小程序?yàn)槭褂胮ython+opencv將表格圖片,按照表格進(jìn)行分割,并識(shí)別分割后的子圖片中的文字,希望對(duì)需要的小伙伴有一些些幫助。具體的實(shí)現(xiàn)見如下代碼。
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue May 28 19:23:19 2019 將圖片按照表格框線交叉點(diǎn)分割成子圖片(傳入圖片路徑) @author: hx """ import cv2 import numpy as np import pytesseract image = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/7.jpg', 1) #灰度圖片 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #二值化 binary = cv2.adaptiveThreshold(~gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 35, -5) #ret,binary = cv2.threshold(~gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow("二值化圖片:", binary) #展示圖片 cv2.waitKey(0) rows,cols=binary.shape scale = 40 #識(shí)別橫線 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(cols//scale,1)) eroded = cv2.erode(binary,kernel,iterations = 1) #cv2.imshow("Eroded Image",eroded) dilatedcol = cv2.dilate(eroded,kernel,iterations = 1) cv2.imshow("表格橫線展示:",dilatedcol) cv2.waitKey(0) #識(shí)別豎線 scale = 20 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(1,rows//scale)) eroded = cv2.erode(binary,kernel,iterations = 1) dilatedrow = cv2.dilate(eroded,kernel,iterations = 1) cv2.imshow("表格豎線展示:",dilatedrow) cv2.waitKey(0) #標(biāo)識(shí)交點(diǎn) bitwiseAnd = cv2.bitwise_and(dilatedcol,dilatedrow) cv2.imshow("表格交點(diǎn)展示:",bitwiseAnd) cv2.waitKey(0) # cv2.imwrite("my.png",bitwiseAnd) #將二值像素點(diǎn)生成圖片保存 #標(biāo)識(shí)表格 merge = cv2.add(dilatedcol,dilatedrow) cv2.imshow("表格整體展示:",merge) cv2.waitKey(0) #兩張圖片進(jìn)行減法運(yùn)算,去掉表格框線 merge2 = cv2.subtract(binary,merge) cv2.imshow("圖片去掉表格框線展示:",merge2) cv2.waitKey(0) #識(shí)別黑白圖中的白色交叉點(diǎn),將橫縱坐標(biāo)取出 ys,xs = np.where(bitwiseAnd>0) mylisty=[] #縱坐標(biāo) mylistx=[] #橫坐標(biāo) #通過排序,獲取跳變的x和y的值,說明是交點(diǎn),否則交點(diǎn)會(huì)有好多像素值值相近,我只取相近值的最后一點(diǎn) #這個(gè)10的跳變不是固定的,根據(jù)不同的圖片會(huì)有微調(diào),基本上為單元格表格的高度(y坐標(biāo)跳變)和長(zhǎng)度(x坐標(biāo)跳變) i = 0 myxs=np.sort(xs) for i in range(len(myxs)-1): if(myxs[i+1]-myxs[i]>10): mylistx.append(myxs[i]) i=i+1 mylistx.append(myxs[i]) #要將最后一個(gè)點(diǎn)加入 i = 0 myys=np.sort(ys) #print(np.sort(ys)) for i in range(len(myys)-1): if(myys[i+1]-myys[i]>10): mylisty.append(myys[i]) i=i+1 mylisty.append(myys[i]) #要將最后一個(gè)點(diǎn)加入 print('mylisty',mylisty) print('mylistx',mylistx) #循環(huán)y坐標(biāo),x坐標(biāo)分割表格 for i in range(len(mylisty)-1): for j in range(len(mylistx)-1): #在分割時(shí),第一個(gè)參數(shù)為y坐標(biāo),第二個(gè)參數(shù)為x坐標(biāo) ROI = image[mylisty[i]+3:mylisty[i+1]-3,mylistx[j]:mylistx[j+1]-3] #減去3的原因是由于我縮小ROI范圍 cv2.imshow("分割后子圖片展示:",ROI) cv2.waitKey(0) #special_char_list = '`~!@#$%^&*()-_=+[]{}|\\;:‘',?!丁??ˇ' pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'E:/Tesseract-OCR/tesseract.exe' text1 = pytesseract.image_to_string(ROI) #讀取文字,此為默認(rèn)英文 #text2 = ''.join([char for char in text2 if char not in special_char_list]) print('識(shí)別分割子圖片信息為:'+text1) j=j+1 i=i+1
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