Python 代码 识别图片文字并计算文字凸包面积

可以使用Python的OpenCV库来识别图片文字，并使用NumPy库中的convexHull()函数计算文字凸包面积。以下是示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图片转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历所有轮廓
for contour in contours:
    # 获取轮廓的凸包
    hull = cv2.convexHull(contour)
    
    # 计算凸包面积
    area = cv2.contourArea(hull)
    
    # 在图像上绘制凸包和面积
    cv2.drawContours(img, [hull], 0, (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(img, 'Area: {:.2f}'.format(area), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：以上代码仅供参考，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。