python复杂背景文字分割代码

在Python中，复杂背景下的文本分割通常涉及到图像处理和OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）。一种常用的方法是结合OpenCV库来预处理图像，然后使用Tesseract或其他OCR引擎来进行文字识别。以下是一个简单的例子，展示如何使用`PIL`（Python Imaging Library）对图像进行灰度化、二值化等操作，并利用`tesseract`识别文字：

import pytesseract
from PIL import Image, ImageEnhance, ImageOps

# 加载图片
image = Image.open('complex_image.jpg')

# 转为灰度
gray_image = image.convert('L')

# 对比度增强
enhancer = ImageEnhance.Contrast(gray_image)
enhanced_image = enhancer.enhance(2)  # 调整对比度，适合复杂的背景环境

# 使用平滑滤波去除噪点
blurred_image = enhanced_image.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=1))

# 将图像二值化
threshold_value = 150  # 根据实际情况调整阈值
binary_image = ImageOps.threshold(blurred_image, threshold_value, 255, 'BINARY')

# 提取文字并转为字符串
text = pytesseract.image_to_string(binary_image, lang='chi_sim')  # 语言设置为简体中文

print("提取的文字:", text)

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