通过脚本对文字的中心坐标进行识别代码实现

如果你想要通过脚本识别文本行的中心坐标，通常需要使用光学字符识别（OCR）技术配合图像处理库。这里我们假设已经使用了像`pytesseract`这样的OCR库，并且已经识别出了一段包含文本的图像。Python的`OpenCV`库可以帮助我们计算文本行的中心。

以下是一个简单的例子：

import cv2
import pytesseract
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread('image_with_text.png', 0)  # 0表示灰度模式
text = pytesseract.image_to_string(image)  # 使用OCR识别文本

# 将识别到的文本分割成单独的行
lines = text.split('\n')  # 假设每行文本由换行符分隔

# 计算每行文本的中心点
line_centers = []
for line in lines:
    if line:  # 检查是否为空行
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(np.array(line, 'utf-8'))  # 获取每个单词或行的边界框
        center_x = x + w // 2  # 中心位于x轴上的像素位置
        line_centers.append((center_x, y))  # 添加到列表中，y轴上通常是顶部

print("文本行中心坐标：", line_centers)

这段代码首先加载图像并提取文本，然后根据换行符将文本分割成多行。接着，它遍历每一行，找出对应的边界框（bounding box），计算中心点并保存。这里的`cv2.boundingRect`返回的是左上角的(x, y)，宽度(w)，高度(h)信息。