python 手写输入法

Python 手写输入法可以通过识别手写的字符，并将其转换为文本输入。下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import pytesseract

# 读取手写字符图片
image = cv2.imread('handwritten_char.png')

# 图像预处理
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
_, threshold = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 提取手写字符并识别
output = ''
for contour in contours:
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
    
    # 过滤掉过小或过大的轮廓
    if w >= 10 and h >= 10 and w <= 100 and h <= 100:
        roi = threshold[y:y + h, x:x + w]
        data = pytesseract.image_to_string(roi, config='--psm 10 --oem 3 -c tessedit_char_whitelist=abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789')
        output += data

print(output)

在这个示例中，我们使用了OpenCV和Tesseract库来处理手写字符图片。首先，我们将图片转换为灰度图像，并进行高斯模糊和二值化处理。然后使用轮廓检测来提取手写字符的区域。最后，使用Tesseract库对每个字符区域进行识别，并将识别结果拼接成最终的文本输出。

请替换`'handwritten_char.png'`为你自己的手写字符图片路径，并确保已安装依赖库（OpenCV和pytesseract）。这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的图像处理和识别算法来提高准确性和稳定性。