python使用OpenCV识别中文文字代码示范

OpenCV 并不是一个专门用于 OCR 文字识别的库，但它可以用于图像处理和预处理，可以提高 OCR 文字识别的准确率。下面是一个使用 OpenCV 和 pytesseract 库进行 OCR 文字识别的代码示例，可以识别中文文字：

import cv2
import pytesseract

# 读取图片
img = cv2.imread('test.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

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

# 使用开运算和闭运算进行图像处理
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# 识别文字
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'/usr/local/bin/tesseract'
text = pytesseract.image_to_string(thresh, lang='chi_sim', config='--psm 6')

# 输出识别结果
print(text)

在这个示例代码中，我们首先使用 OpenCV 库读取了一张包含中文文字的图片，并使用了二值化处理、开运算和闭运算等图像处理技术来提高 OCR 识别的准确率。然后，我们使用 pytesseract 库进行 OCR 文字识别，并将结果存储在 `text` 变量中。最终，我们输出了识别结果。

需要注意的是，在使用 OpenCV 进行 OCR 文字识别时，需要保证图片的清晰度和对比度，以及 OCR 引擎所需的字库已经正确安装。如果出现识别错误的情况，可以尝试调整图像处理技术或修改 pytesseract 库的配置参数来提高识别准确率。