OpenCV程序：OCR文档扫描

一、文档扫描

代码

import cv2
import numpy as np

#==============================计算输入图像的四个顶点的坐标==============================
def order_points(pts):
    rect = np.zeros((4, 2), dtype="float32")     #一共4个坐标
    #----------按顺序找到对应坐标0123分别是左上、右上、右下、左下----------
    #计算左上、右下
    s = pts.sum(axis=1)
    rect[0] = pts[np.argmin(s)]
    rect[2] = pts[np.argmax(s)]
    #计算右上、左下
    diff = np.diff(pts, axis=1)
    rect[1] = pts[np.argmin(diff)]
    rect[3] = pts[np.argmax(diff)]

    return rect

#==============================变换坐标==============================
def four_point_transform(img, pts):
    #获取四个输入坐标点
    src = order_points(pts)
    (tl, tr, br, bl) = src

    #计算输入的w值
    width1 = np.sqrt(((br[0] - bl[0]) ** 2) + ((br[1] - bl[1]) ** 2))   #下边长
    width2 = np.sqrt(((tr[0] - tl[0]) ** 2) + ((tr[1] - tl[1]) ** 2))   #上边长
    maxWidth = max(int(width1), int(width2))
    #计算输入的h值
    height1 = np.sqrt(((tr[0] - br[0]) ** 2) + ((tr[1] - br[1]) ** 2))  #右边长
    height2 = np.sqrt(((tl[0] - bl[0]) ** 2) + ((tl[1] - bl[1]) ** 2))  #左边长
    maxHeight = max(int(height1), int(height2))

    #交换后对应坐标位置
    dst = np.array([[0, 0], [maxWidth - 1, 0], [maxWidth - 1, maxHeight - 1], [0, maxHeight - 1]], dtype="float32")  #左上顶点(0,0)、右上顶点(w,0)、右下顶点(w,h)、左下顶点(0,h)

    #透视变换
    M = cv2.getPerspectiveTransform(src, dst)  #计算变换矩阵：src表示输入图像的四个顶点的坐标；dst表示输出图像四个顶点的坐标
    warped = cv2.warpPerspective(img, M, (maxWidth, maxHeight))   #透视变换

    #返回变换后结果
    return warped

#==============================图像缩放==============================
def resize(img, width=None, height=None):     #通过给定的height计算比例，基于比例计算w
    (h,w)= img.shape[:2]
    if width is None and height is None:
        return img

    if width is None:
        r=height/float(h)
        dsize=(int(w * r), height)
    else:
        r=width/float(w)
        dsize=(width, int(h * r))

    resized=cv2.resize(img, dsize, interpolation= cv2.INTER_AREA) #缩小图像：dsize表示输出图像大小；interpolation= cv2.INTER_AREA表示以区域插值方式缩小图像
    return resized

#==============================主函数==============================
#--------------------0.预处理--------------------
img=cv2.imread("111.jpg")   #读取图像
ratio= img.shape[0] / 500.0  #计算变换比例
imgcopy=img.copy()  #拷贝原图像
img=resize(imgcopy, height=500) #给定height计算比例

#--------------------1.边缘检测--------------------
gray=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  #转为灰度图像
gray=cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0)  #高斯滤波去除噪音
edge=cv2.Canny(gray, 75, 200)  #检测边缘

#展示边缘检测
cv2.imshow("Original image", img)
cv2.imshow("Edge", edge)

#--------------------2.轮廓检测--------------------
cnts=cv2.findContours(edge.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]   #查找图像轮廓：RETR_LIST表示对检测到的轮廓不建立等级关系；CHAIN_APPROX_SIMPLE表示只保留该方向的终点坐标（矩形只需要4个点来表示）
cnts=sorted(cnts,key=cv2.contourArea,reverse=True)  #将检测到的所有轮廓进行排序：cv2.contourArea表示轮廓面积； reverse=True表示从大到小排序
#遍历轮廓
for c in cnts:
    peri=cv2.arcLength(c,True)  #计算轮廓长度：c是轮廓；True表示轮廓是封闭的
    approx=cv2.approxPolyDP(c,0.02*peri,True)  #构造指定精度的逼近多边形曲线：0.02*peri表示精度，表示原始轮廓的边界点与逼近多边形边界之间的最大距离，这里的精度是长度的2%； True表示逼近多边形是封闭的

    #近似到4个点（矩形）的时候即为所求外轮廓
    if len(approx)==4:
        theContour=approx
        break

#展示轮廓检测
cv2.drawContours(img, [theContour], -1, (0, 255, 0), 2)  #绘制轮廓边缘
cv2.imshow("Outline", img)

#--------------------3.透视变换--------------------
#把得到的四个点还原到原始图像
warped=four_point_transform(imgcopy, theContour.reshape(4, 2) * ratio)

#二值处理
warped=cv2.cvtColor(warped,cv2.COLOR_BGR2GRAY)  #转为灰度图像
ref=cv2.threshold(warped,100,255,cv2.THRESH_BINARY)[1]  #阈值化处理：warped表示要进行阈值分割的图像；100表示设定的阈值；255表示当参数为THRESH_BINARY类型时设定的最大值；cv2.THRESH_BINARY代表二值化阈值处理
cv2.imwrite("scan.jpg",ref) #储存处理完的图片

#展示透视变换
cv2.imshow("Scanned image",resize(ref,height=650))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果

程序分析

本程序主要实现对拍摄的文档文件转变为扫描版文档文件，其主步骤分为边缘检测、轮廓检测、透视变换。

（1）边缘检测
        首先将拍摄的图像转换为灰度图像，并进行高斯滤波处理除去噪音点，然后通过cv2.Canny函数进行边缘检测。

（2）轮廓检测
        使用cv2.findContours函数查找图像轮廓，此时查找到的轮廓有多个。然后用sorted函数对检测到的轮廓按照面积大小进行排序，再用for循环遍历排序好的所有轮廓，使用函数cv2.approxPolyDP构造指定精度的逼近多边形曲线，以获得最外侧轮廓。

（3）透视变换
        通过自定义函数four_point_transform使拍摄的文档从随机角度转变为规矩的角度，然后对处理过的图片二值处理，使其变为扫描版样式，最后储存处理完的图像。

二、OCR文字扫描

代码

from PIL import Image
import pytesseract  #开源的OCR识别工具
import cv2
import os

image=cv2.imread("scan.jpg")    #读取文件
gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)     #转为灰度图像

#二值化操作或滤波操作处理图像
preprocess="blur"
if preprocess=="thresh":    #二值化操作
    gray=cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY|cv2.THRESH_OTSU)[1]
if preprocess=="blur":   #滤波操作
    gray=cv2.medianBlur(gray,3)

filename="{}.png".format(os.getpid())
cv2.imwrite(filename,gray)

text=pytesseract.image_to_string(Image.open(filename))  #用Image工具包读取数据
print(text)
os.remove(filename)

运行结果

程序分析

本程序需要使用开源的pytesseract程序包，该程序包是开源的OCR识别工具，默认只支持识别英文。该程序对上一步文档扫描程序得到的扫描版文档进行OCR识别，再用PIL模块中的Image工具包读取通过pytesseract识别后的数据，最后print出结果。