印刷体识别python
时间: 2023-08-16 15:07:44 浏览: 70
印刷体识别和手写数字识别不同,因为印刷体是一种印刷字体,其形状、大小、倾斜角度等都比较规则。因此,印刷体识别可以使用基于模板匹配、特征提取和分类器等技术来实现。
以下是一个使用Python实现印刷体识别的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载模板图片
template_img = cv2.imread('template.png', 0)
# 定义特征提取函数
def extract_features(img):
# 将图片转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图像进行二值化处理
_, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
# 计算图片的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 计算轮廓的外接矩形
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0])
# 将外接矩形区域提取出来,并调整为指定大小
roi = cv2.resize(binary[y:y + h, x:x + w], (20, 20), interpolation=cv2.INTER_AREA)
# 将图片转为一维数组
features = roi.reshape(1, -1)
return features
# 加载测试图片
test_img = cv2.imread('test.png')
# 提取测试图片的特征
test_features = extract_features(test_img)
# 加载分类器模型
model = cv2.ml.KNearest_create()
model.train(template_features, cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.arange(10))
# 对测试图片进行预测
_, result, _, _ = model.findNearest(test_features, k=1)
# 输出预测结果
print(result)
```
该代码使用了OpenCV库,首先加载模板图片,然后定义特征提取函数。接着加载测试图片,提取测试图片的特征,并加载分类器模型。最后,使用模型对测试图片进行预测,并输出预测结果。
需要注意的是,该示例代码的识别效果可能有限,因为它只使用了单个模板图片进行识别。如果要提高识别准确率,可以使用多个模板图片,并对特征提取和分类器进行优化。
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