OpenCV C++提取文字

OpenCV提取文字通常需要进行以下步骤：

1. 读取图像：使用OpenCV中的imread函数读取图像。

2. 图像预处理：对图像进行预处理，如灰度化、二值化、去噪等操作，以便于文字的识别。

3. 文字定位：使用轮廓检测等方法定位图像中的文字区域。

4. 文字识别：对文字区域进行识别，可以使用OCR库或者深度学习模型进行识别。

5. 文字后处理：对识别结果进行后处理，如去除错误识别、合并断字等。

下面是一个使用OpenCV和Tesseract OCR库进行文字识别的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <tesseract/baseapi.h>

using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图像
    Mat img = imread("test.jpg");

    // 图像预处理
    cvtColor(img, img, COLOR_BGR2GRAY);
    threshold(img, img, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);
    medianBlur(img, img, 3);

    // 文字定位
    std::vector<std::vector<Point>> contours;
    findContours(img.clone(), contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    std::vector<Rect> rects;
    for (const auto& contour : contours)
    {
        Rect rect = boundingRect(contour);
        if (rect.width > rect.height * 3 && rect.width > 30 && rect.height > 30)
        {
            rects.push_back(rect);
        }
    }

    // 文字识别
    tesseract::TessBaseAPI ocr;
    ocr.Init(NULL, "eng", tesseract::OEM_LSTM_ONLY);
    ocr.SetPageSegMode(tesseract::PSM_SINGLE_BLOCK);
    for (const auto& rect : rects)
    {
        Mat roi = img(rect);
        ocr.SetImage(roi.data, roi.cols, roi.rows, 1, roi.cols);
        ocr.Recognize(0);
        std::string text = ocr.GetUTF8Text();
        std::cout << text << std::endl;
    }

    return 0;
}

上述代码将读取名为test.jpg的图像，进行灰度化、二值化和中值滤波等预处理操作，然后使用轮廓检测定位文字区域，最后使用Tesseract OCR库进行文字识别。