python实现将一个文件夹中所有图像红色部分二值化为1,其余为0,再进行数据增强,最后使用paddleocr进行数字识别

时间: 2023-06-11 09:07:57 浏览: 64
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python—二值图像连通域标记

下面是一个实现该功能的Python代码: ```python import cv2 import os import numpy as np import random from paddleocr import PaddleOCR # 将一个文件夹中所有图像红色部分二值化为1,其余为0 def binarize_red(img): hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_red = np.array([0, 50, 50]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) lower_red = np.array([170, 50, 50]) upper_red = np.array([180, 255, 255]) mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) mask = mask1 + mask2 mask = cv2.bitwise_not(mask) return mask # 进行数据增强 def data_augmentation(img): # 随机旋转 angle = random.randint(-30, 30) rows, cols, _ = img.shape M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), angle, 1) img = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows)) # 随机平移 x = random.randint(-20, 20) y = random.randint(-20, 20) M = np.float32([[1, 0, x], [0, 1, y]]) img = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows)) # 随机缩放 scale = random.uniform(0.5, 1.5) img = cv2.resize(img, None, fx=scale, fy=scale) return img # 使用paddleocr进行数字识别 def recognize_num(img): ocr = PaddleOCR() result = ocr.ocr(img, rec=True) nums = [] for line in result: for word in line: nums.append(word[1]) return nums # 处理单张图片 def process_image(img_path): img = cv2.imread(img_path) mask = binarize_red(img) img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] img = data_augmentation(img) nums = recognize_num(img) return nums # 处理整个文件夹 def process_folder(folder_path): nums_list = [] for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'): img_path = os.path.join(folder_path, filename) nums = process_image(img_path) nums_list.append(nums) return nums_list # 使用示例 folder_path = 'path/to/your/folder' nums_list = process_folder(folder_path) print(nums_list) ``` 该代码将一个文件夹中所有图像的红色部分二值化为1,其余为0,并进行了数据增强,最后使用PaddleOCR进行数字识别。你可以根据实际情况修改代码中的参数。
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