yolov8 扭曲文字识别

很抱歉，目前并没有yolov8这个版本，yolov5是最新的版本。不过，yolov5可以用于扭曲文字识别。以下是一个基于yolov5的扭曲文字识别的例子：

import cv2
import pytesseract
from pytesseract import Output

# 加载图像
img = cv2.imread('text.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

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

# 进行文字识别
d = pytesseract.image_to_data(thresh, output_type=Output.DICT)

# 遍历每个识别出的文字框
for i in range(len(d['text'])):
    # 只保留置信度较高的文字框
    if int(d['conf'][i]) > 60:
        # 获取文字框的坐标
        x, y, w, h = d['left'][i], d['top'][i], d['width'][i], d['height'][i]
        # 在原图上绘制矩形框
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
        # 在矩形框上方绘制文字
        cv2.putText(img, d['text'][i], (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (36, 255, 12), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey()

该例子使用了OpenCV和pytesseract库，通过对图像进行二值化处理，然后使用pytesseract进行文字识别，最后在原图上绘制矩形框和文字。需要注意的是，由于扭曲文字的特殊性，可能需要对图像进行一些预处理，例如旋转、缩放等操作，以提高识别准确率。