pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'System_path_to_tesseract.exe' # Read image from which text needs to be extracted img = cv2.imread("sample.jpg") # Preprocessing the image starts # Convert the image to gray scale gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Performing OTSU thres...
cv2.imwrite(‘text_free_image.jpg’,img_rgb) 如果你只对删除某些单词感兴趣,则可以包括一个if条件,如下所示: 给出了一个要删除的单词列表 remove_list = [‘tuesday’, ‘monday’] 我们可以在for循环中包含if条件 def inpaint_text(img_path, remove_list, pipeline): # read image img = keras_ocr....
cv2.imwrite(‘text_free_image.jpg’,img_rgb) 如果你只对删除某些单词感兴趣,则可以包括一个if条件,如下所示: 给出了一个要删除的单词列表 remove_list = [‘tuesday’, ‘monday’] 我们可以在for循环中包含if条件 definpaint_text(img_path, remove_list, pipeline): # read image img = keras_ocr.t...
image 结果来看,脸部区域能够取得不错的结果,但整体来看仍然有很大的瑕疵,但是我们可以通过手动选择更多特征对应点来改善这种效果,最后附上完整代码 importcv2importnumpyasnpimportsys#Read points from text filedefreadPoints(path):# Create an array of pointspoints=[]# Read pointswithopen(path)asfile:forline...
retval,image= cv2.VideoCapture.read([,image]) 抓取,解码并返回下一个视频帧。返回值为true表明抓取成功。该函数是组合了grab()和retrieve(),这是最方便的方法。如果没有帧,该函数返回false,并输出空图像。 retval, image = cv2.VideoCapture.retrieve([, image[, flag]]) 解码并返回抓取的视频帧 ...
defget_face(image,detect=True):ifdetect is not True:returnimage # 定义人脸ROIx=0y=0width=0height=0# 加载网络 net=cv.dnn.readNetFromTensorflow(model_bin,config=config_text)h=image.shape[0]w=image.shape[1]# 人脸检测 blobImage=cv.dnn.blobFromImage(image,1.0,(300,300),(104.0,177.0,123....
import cv2import numpy as npimport sys#Read points from text filedefreadPoints(path):# Create an array of points points = []# Read pointswith open(path) as file:for line in file: x,y = line.split() points.append((int(x),int(y)))return points# Apply affine tranform...
retval,image= cv2.VideoCapture.read([,image]) 抓取,解码并返回下一个视频帧。返回值为true表明抓取成功。该函数是组合了grab()和retrieve(),这是最方便的方法。如果没有帧,该函数返回false,并输出空图像。 retval, image = cv2.VideoCapture.retrieve([, image[, flag]]) 解码并返回抓取的视频帧 retval =...
text_recognition.py :我们的 OCR 脚本——我们将逐行查看这个脚本。 该脚本利用 EAST 文本检测器来查找图像中的文本区域,然后利用 Tesseract v4 进行识别。 实现OpenCV OCR 算法 我们现在准备好使用 OpenCV 执行文本识别了! 打开 text_recognition.py 文件并插入以下代码: ...
# Read image from disk 获得彩色图像 im = cv2.imread(imPath, cv2.IMREAD_COLOR) # Run tesseract OCR on image text = pytesseract.image_to_string(im, config=config) # Print recognized text print(text) 2.3 使用C ++ API 在C ++版本中,我们首先需要包括tesseract / baseapi.h和leptonica/allheader...