ocr图像预处理python

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是将图像中的文本转换为可编辑和可搜索的数字文本的过程。在进行OCR之前，图像预处理是非常关键的步骤，因为它可以帮助提高识别准确性和速度。在Python中，常用的库如`OpenCV`, `PIL`, 和 `skimage` 都可用于图像预处理。以下是预处理的一般步骤：

1. **图像读取**：使用`PIL`或`OpenCV`读取图像文件。

   from PIL import Image
   img = Image.open('image.jpg')

2. **灰度化或二值化**：将彩色图像转换为灰度，以便于字符识别。

   gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   binary_img = cv2.threshold(gray_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

3. **去噪**：消除图像中的噪声，比如使用滤波器（如高斯滤波）。

   kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
   denoised_img = cv2.morphologyEx(binary_img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

4. **二值化**：根据阈值再次调整图像为黑白。

   _, bin_img = cv2.threshold(denoised_img, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)

5. **二值形态学操作**：可能用到膨胀、腐蚀等操作来进一步改进字符轮廓。

   contours, _ = cv2.findContours(bin_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

6. **字符分割**：对检测出的字符区域进行分割，可能用到连通组件分析或基于模板匹配的方法。

   for contour in contours:
       cropped_chars = cv2.drawContours(img, [contour], 0, (0, 0, 255), -1)

7. **校正倾斜**：如果图片倾斜，可以使用`skimage`库的`rotational_similarity_transform`进行旋转校正。

   from skimage.transform import rotate
   corrected_chars = rotate(cropped_chars, angle, resize=True)