edged_image = cv2.Canny(blurr_image, 195,240,) _,binary_image = cv2.threshold(edged_image,0,255,cv2.THRESH_OTSU|cv2.THRESH_BINARY)，第二行代码是不是多余的

时间: 2023-07-14 22:12:12 浏览: 114

Opencv|Document Scanning & Optical Character Recognition

Opencv|Document Scanning & Optical Character Recognition(OCR) Step 1. Import some packages and a pyfile named resize for the project. import cv2 import numpy as np import resize Step 2. Import and preliminary processing of the image. Read in the picture to be detected. If the resolution is good e 在OpenCV库中，文档扫描和光学字符识别（OCR）是一项关键应用，它结合了图像处理和机器学习技术，用于捕获纸质文档或屏幕上的文本并将其转换为可编辑的电子格式。以下是对该主题的详细说明： 1. **导入必要的包**：在这个项目中，首先导入了几个关键的Python库：`cv2`（OpenCV的Python接口），`numpy`（用于数值计算）和自定义的`resize`模块，可能包含了图像尺寸调整的函数。 2. **图像预处理**： - 读取待检测的图片，并根据需要调整其大小。例如，`cv2.imread('test.jpg')`用于加载图像，`cv2.resize`用于调整图像尺寸。 - 将图像转换为灰度，这是图像处理的常见步骤，可以降低处理复杂度，`cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)`完成这一操作。 - 使用高斯模糊（`cv2.GaussianBlur`）减少图像噪声，提高后续处理效果。 - 应用Canny边缘检测算法（`cv2.Canny`）来找出图像中的边界。 3. **轮廓提取**： - 使用`cv2.findContours`找到边缘图像中的轮廓。`cv2.RETR_LIST`模式将所有轮廓返回为列表，`cv2.CHAIN_APPROX_NONE`保留轮廓的每个像素点。 - 对轮廓按面积排序，选择最大的轮廓，通常这代表我们要找的文档边界。 - 使用`cv2.arcLength`计算轮廓周长，`cv2.approxPolyDP`近似轮廓，简化四边形边界框。 4. **矩形检测**： - 针对找到的轮廓，如果一个轮廓的顶点数为4，那么它很可能是我们要找的矩形（文档边框）。因此，我们可以选取这个轮廓作为目标。 5. **图像校正与调整**： - 定义`rectify`函数，可能包含对目标图像进行透视变换的功能，以确保扫描的文档呈现正视图。 - `reshape`和`np.zeros`用于创建新的坐标数组，`argmin`和`argmax`找出最大和最小值的索引，`diff`计算列之间的差异，这些都是在处理轮廓点以进行透视变换的一部分。 6. **OCR应用**： - 在获取了矩形边界后，可以通过OpenCV的OCR模块或者第三方库如Tesseract进行字符识别。需要将图像裁剪到识别区域，然后应用字符检测和识别算法。 - Tesseract支持多种语言，并且可以通过训练数据集进行定制，以提高特定字体或语言的识别准确性。 7. **优化与性能提升**： - 对于大量文档扫描，可以考虑使用多线程或异步处理，以提高整体处理速度。 - 对于复杂背景或低质量图像，可能需要额外的预处理步骤，如二值化、去噪等。总结来说，OpenCV在文档扫描和OCR中的应用涉及图像读取、预处理、轮廓提取、矩形检测以及图像校正，最终配合OCR技术识别图像中的文字。通过优化这些步骤，可以构建一个高效的文档数字化系统，便于电子化存储和检索。

第二行代码并不多余。在第一行代码中，我们使用Canny边缘检测算法检测图像的边缘，并生成了一个二值化图像，其中边缘为白色，其他区域为黑色。然而，这个二值化图像可能不是非常清晰，存在一些噪点或者残留的轮廓线。因此，在第二行代码中，我们使用Otsu二值化方法来确定一个合适的阈值，将这些噪点或者残留的轮廓线去除，得到一个更加干净、清晰的二值化图像。因此，第二行代码的作用是对第一行代码生成的二值化图像进行进一步的处理和优化。

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edged_image = cv2.Canny(blurr_image, 195,240,) _,binary_image = cv2.threshold(edged_image,0,255,cv2.THRESH_OTSU|cv2.THRESH_BINARY)，第二行代码是不是多余的

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cv2.findContours(mark, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cnts, hierarchy = cv2.findContours

(-215:Assertion failed) count >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S) in function 'cv::arcLength'

stp edged-port

canny算子代码

stp edged-port enable

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cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0] cnts = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:5]

cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1]

edged_image = cv2.Canny(blurr_image, 195,240,)

cnts, hierarchy = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

stp edged-port什么意思

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