Opencv学习项目2—

Opencv学习项目2——pytesseract

上一次我们使用pytesseract.image_to_boxes来检测字符，今天我们使用pytesseract.image_to_data来检测文本并显示

实战教程

和上一次一样，添加opencv-python和pytesseract库

首先我们先来了解一下pytesseract.image_to_data

pytesseract.image_to_data(img) 是一个 pytesseract 库提供的函数，用于检测图像中的文本，并返回详细的文本框、文本内容及其位置信息。这个函数会返回一个包含每个检测到的文本块信息的字典列表。

每个字典包含以下信息：

level: 检测级别（如字块、段落等）
page_num: 页码
block_num: 块编号
par_num: 段落编号
line_num: 行号
word_num: 单词编号
left: 文本框左边缘的 x 坐标
top: 文本框顶部的 y 坐标
width: 文本框的宽度
height: 文本框的高度
conf: 文本识别的置信度
text: 检测到的文本内容

接一下我们使用代码打印一下pytesseract.image_to_data

import cv2
import pytesseractpytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C:\\Program Files\\Tesseract-OCR\\tesseract.exe'# 读取图像
img = cv2.imread('3.jpg')
# 将图像从 BGR 格式转换为 RGB 格式（因为 pytesseract 使用 RGB 格式）
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)himg, wimg, _ = img.shape
data = pytesseract.image_to_data(img)
print(data)# 显示带有文本框和识别结果的图像
cv2.imshow( 'result', img)
# 等待按键输入来关闭窗口
cv2.waitKey(0)
# 关闭所有打开的窗口
cv2.destroyAllWindows()

运行后我们得到这一串，按我刚才介绍的 pytesseract.image_to_data可知各个数字的含义，大家可以对照着看一下

接下来我们使用for x, b in enumerate(data.splitlines()):来遍历并枚举文本数据中的每一行

for x,b in enumerate(data.splitlines()):if x!=0:b = b.split()print(b)

这样就将坐标和文本分离出来了

'5' '1' '1' '1' '4' '1' '81' '436' '535' '77' '96.205406' 'EVERYONE.'

从左往右为层级、页码、块编号、段落编号、行号、单词编号、文本框左边缘的 x 坐标、文本框顶部的 y 坐标、文本框的宽度、文本框的高度、文本识别的置信度、检测到的文本内容

接下来我们采用cv2的画矩形来画框，在这里我又发现 pytesseract.image_to_data 的原点和opencv的原点又是同一个原点了，和之前的pytesseract.image_to_boxes不同

这样我们就可以写出代码

import cv2
import pytesseractpytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C:\\Program Files\\Tesseract-OCR\\tesseract.exe'# 读取图像
img = cv2.imread('3.jpg')
# 将图像从 BGR 格式转换为 RGB 格式（因为 pytesseract 使用 RGB 格式）
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)himg, wimg, _ = img.shape
data = pytesseract.image_to_data(img)
print(data)
for x,b in enumerate(data.splitlines()):if x!=0:b = b.split()print(b)if (len(b)==12):x,y,w,h = int(b[6]),int(b[7]),int(b[8]),int(b[9])cv2.rectangle(img,(x,y),(w+x,h+y),(0,0,255),3)cv2.putText(img,b[11],(x+20,y-5),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,1,(50,50,255),2)# 显示带有文本框和识别结果的图像
cv2.imshow( 'result', img)
# 等待按键输入来关闭窗口
cv2.waitKey(0)
# 关闭所有打开的窗口
cv2.destroyAllWindows()