票据识别OCR系统：基于Opencv与Python源码实现

资源摘要信息:"该资源是一个基于Python开发的票据OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）识别系统，利用Opencv库进行图像处理和识别。此系统能够实现对票据图像的文字信息进行自动提取，并可应用于多种场景，如数据录入、自动化处理等。项目详细地分为多个子目录，以支持图片处理、OCR识别、依赖安装以及测试脚本等功能。 1. 项目目录概况： 资源中的项目目录划分清晰，便于理解和使用。其中包含用于存放票据图片的目录（/OCR_pic），图片处理相关功能存放目录（/ocrFile、/photoPretreatLib），以及图片识别引擎的主要处理程序目录（/lib）。 2. OCR识别： 此部分主要涉及到/lib目录，它存放了用于OCR识别的核心处理程序。Opencv库在这里充当图像处理的主要工具，而tesseract和tensorflow是用于实现OCR识别的关键依赖。 3. 图片预处理与OCR识别测试脚本： 预处理和测试脚本主要位于/ocrFile目录下。为了进行有效的OCR识别，通常需要对图像进行预处理，如灰度化、二值化、噪声去除、边缘检测等，这些预处理步骤通常会用到OpenCV库中的函数来实现。 4. 依赖安装： 项目中的依赖安装文件为/lib/demoPy27/requirements.txt，里面详细列出了进行OCR识别所必须的Python库和相关模块的版本信息，包括但不限于OpenCV、tesseract、tensorflow等，确保环境的一致性。 【备注】部分提供了资源的适用人群、用途、以及对基础能力的建议说明。对于不同水平的学习者和开发者，该项目可以作为学习和工作的参考或起点。项目不仅支持在学术领域如毕业设计、课程设计中使用，也可作为企业在初期项目立项和演示中的参考。 【标签】表明了该资源的主要技术栈为毕业设计、opencv、python以及票据识别。这些标签突出了资源的主要内容和应用场景。 【压缩包子文件的文件名称列表】中的“jx_ocr-master”暗示了这可能是一个开源项目，主分支名称为“master”，而“jx_ocr”可能是项目的名称或者作者的标识。从名称推测，该项目可能在GitHub等代码托管平台上提供，允许多人协作与版本控制。 综上所述，该资源是一个为学习和实际应用提供方便的OCR票据识别系统，它不仅有助于计算机及相关专业的学生和老师，也对企业的技术开发和研究有着积极的推动作用。通过使用该项目，用户可以更方便地理解和实现票据的自动化识别，并在此基础上进行相应的扩展和创新。"