Python OCR噪音背景去除系统源码详解

资源摘要信息:"本课程设计是一个使用Python编写的面向光学字符识别（OCR）的噪音背景去除系统。该系统旨在提高OCR技术在处理带有干扰性背景的图像时的准确性和效率。系统采用前后端分离的开发模式，前端使用Vue-cli (Vue2)作为脚手架工具，并利用Element-UI作为界面组件库以构建用户交互界面。后端则基于Django3框架开发，数据库使用Mysql进行数据存储。在OCR识别方面，系统集成了百度的AipOcr API，而在图像预处理阶段，则应用了OpenCV库来处理图像，以去除噪音背景，从而优化OCR识别效果。 系统开发涉及的技术点包括： 1. 前端开发： - Vue-cli：是一个基于Vue.js进行快速开发的完整系统，用于搭建Vue.js项目的脚手架工具。它提供了一套完整的开发、构建和测试的流水线。 - Element-UI：是一套基于Vue 2.0的桌面端组件库，它提供了丰富的组件来帮助开发者快速搭建优雅的Web界面。 2. 后端开发： - Django3：一个高级的Python Web框架，它鼓励快速开发和干净、实用的设计。Django3的内置功能有助于构建安全和可维护的网站。 3. 数据库： - Mysql：一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，系统通过Mysql存储和管理数据。 4. 接口测试： - Postman：是一个API开发与测试的工具，它允许开发者创建、发送、测试HTTP请求，并观察响应。 5. OCR识别API： - Baidu AipOcr：百度AI开放平台提供的OCR API服务，它可以将图片中的文字内容识别出来。 6. 图像处理： - OpenCV（Open Source Computer Vision Library）：一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，支持多种编程语言，包含图像处理、视频分析等功能。 系统使用说明： 1. 在使用本系统之前，必须先启动后端服务，确保前端可以与之通信。 2. 需要在项目的setting.py文件中配置Mysql数据库的账号和密码，以保证后端可以正常连接数据库。 3. 在views.py文件中配置OCR API接口的信息，这包括API的URL、APPID、API Key等必要的接入参数。 本项目源码为课程设计提供了一个完整的实践案例，覆盖了软件开发的多个方面，包括前端设计、后端开发、API集成、数据库管理、接口测试和图像处理等。对于希望学习和掌握这些技术的开发者来说，本系统是一个不错的学习资源。"