步骤1:安装OpenCV 使用pip 在你的 Python 环境中安装 OpenCV 库。 pip install opencv-python 步骤2:导入OpenCV 在你的 Python 脚本或笔记本中导入 OpenCV 库: import cv2 步骤3:读取图像 使用cv2.imread()函数从文件读取图像: # Read an image from file image = cv2.imread('image.jpg') 步骤4:显示图像 ...
pip install pytesseract OpenCV和OCR实现文本检测和提取:OpenCV包用于读取图像并执行某些图像处理技术。Python-tesseract 是 Google 的 Tesseract-OCR 引擎的包装器,用于识别图像中的文本。 从此链接下载 tesseract 可执行文件。 方法: 在必要的导入之后,使用opencv的imread函数读取示例图像。 对图像应用图像处理: 图像的色...
要安装它,请打开命令提示符并执行命令“pip install opencv-python”。 构建示例 OCR 脚本 1. 读取示例图像 import cv2 使用cv2.imread() 方法读取图像并将其存储在变量“img”中。 img = cv2.imread("image.jpg") 如果需要,使用 cv2.resize() 方法调整图像大小 img = cv2.resize(img, (400, 400)) 使用...
上述代码中,我们首先使用easyocr.Reader()函数创建 EasyOCR 对象,指定需要支持的语言。然后,使用reader.readtext()函数读取图片并提取文字。最后,使用循环遍历提取的结果,并使用print()函数打印文字。 结论 本文介绍了三种常用的方法来实现图片中文字的提取,分别是使用 Tesseract OCR、OpenCV 和 EasyOCR。这些方法都能够提...
视频是许多帧图像在一起的集合,每一帧都是一个图像。要使用 OpenCV 观看视频,我们只需要使用 while 循环显示视频的每一帧。 while True: success , img = cap.read() cv2.imshow('Video',img) if cv2.waitKey(1) & 0xff==ord('q'):##key 'q' will break the loop break ...
img = 'image.jpg' # 使用 EasyOCR 进行文字识别 result = reader.readtext(img) for detection in result: print(detection[1]) ``` 3. OpenCV + Tesseract OpenCV 是一个流行的计算机视觉库,与 Tesseract 结合使用可以实现图像文字的快速识别。首先使用 OpenCV 进行图像处理,然后将处理后的图像传递给 Tesserac...
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> // Using namespaces to nullify use of c::function(); syntax and std::function(); syntax using namespace std; using namespace cv; int main() { // Read Images Mat img = imread("sample.jpg"); ...
在OpenCV中绘图 Line Rectangle Circle Text 2.1 图像和像素简介 什么是图像? 用非技术术语来说,图像是指场景、物体或人的视觉表示,它使我们能够更好地理解周围的世界。在数字环境中,图像是像素的多维阵列。 像素是图像的构建块。 像素是数字图像的最小单位,包含有关其颜色和位置的信息。 当多个像素在二维网格中...
pip3 install opencv-python 阅读图像 读取图像使用 cv2.imread()方法。此方法从指定文件加载图像。如果无法读取图像(因为缺少文件、权限不当、格式不受支持或无效),则此方法返回一个空矩阵。 使用的图像: 示例:Python OpenCV 读取图像 Python 3 # Python code to read image ...
通过opencv开始真简单的图像展示,hello world! 代码语言:javascript 复制 importcv2ascvimportnumpyasnp from matplotlibimportpyplotasplt # 读取图片 img=cv.imread("ldh.jpeg",cv.IMREAD_COLOR)# 显示图片 cv.imshow('image',img)# 等待键盘响应 cv.waitKey(0)# 删除建立窗口 ...