python影像文字区域标示及文字识别记录到log里

好的，下面我给您提供一种基于Python实现影像文字区域标示及文字识别记录到log里的示例代码：

import cv2
import pytesseract
import logging

# 配置日志记录器
logging.basicConfig(filename='ocr.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 对图像进行灰度化和二值化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 使用形态学操作去除噪声和分割文字区域
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1)
dilate = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=1)

# 使用文字识别库识别图像中的文字
text = pytesseract.image_to_string(dilate, lang='chi_sim')

# 将识别结果记录到log文件中
logging.info(text)

# 在图像中标示出文字区域
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果图像
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码使用OpenCV和pytesseract库实现影像文字区域标示和文字识别，并通过logging模块将识别结果记录到log文件中。需要注意的是，为了使pytesseract能够正确识别中文字符，需要在调用image_to_string方法时指定lang参数为'chi_sim'。