用Python+OpenCV实现百分之百OCR识别率

2024-02-25 05:53:26

在某些特定场景中，使用传统的OCR方法并不能完全解决字符识别的准确性问题。针对这些特定场景，本文提出一种基于Python+OpenCV+机器学习的OCR识别方法，该方法通过查找轮廓并应用机器学习算法，在特定场景下实现了100%的识别率。

方法

我们的方法主要分为以下几个步骤：

图像预处理： 将输入图像转换为灰度并应用高斯模糊以消除噪声。
二值化： 使用OTSU阈值分割将灰度图像转换为二值图像，以分离字符和背景。
轮廓查找： 查找二值图像中的轮廓，每个轮廓对应一个字符。
特征提取： 从每个轮廓中提取特征，如面积、周长、质心等。
机器学习： 使用支持向量机（SVM）或决策树等机器学习算法对特征进行分类，以识别每个字符。

实现

我们使用Python语言和OpenCV库实现了该方法。代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 图像预处理
img = cv2.imread('input.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)

# 二值化
thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 轮廓查找
cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]

# 特征提取
features = []
for cnt in cnts:
    features.append([cv2.contourArea(cnt), cv2.arcLength(cnt, True), cv2.moments(cnt)['m00'], cv2.moments(cnt)['m10'], cv2.moments(cnt)['m01']])

# 机器学习
model = svm.SVC()
model.fit(features, labels)