Python OCR技术：读图、生成ROI并保存

该资源是一个关于使用Python进行图像处理的教程，主要讲解如何读取图片、生成感兴趣区域（ROI）并进行保存。其中涉及到的工具包括OpenCV、Numpy、Matplotlib、Pytesseract和OS模块。特别是利用Pytesseract进行OCR（光学字符识别）来识别图像中的数字，并用识别到的数字对ROI进行命名。此外，还介绍了图像旋转的方法。 在Python中，`cv2`库用于读取和处理图像，`numpy`用于数组操作，`matplotlib`用于图像显示，而`pytesseract`则是一个强大的OCR工具，可以从图像中提取文本。首先，确保已经正确安装了所有必要的库，并配置了`pytesseract`的路径。 代码中定义了一个`rotate_bound`函数，用于按指定角度旋转图像。这个函数通过计算图像的中心点、获取旋转矩阵，然后应用仿射变换来实现旋转。注意，为了防止旋转后的图像被裁剪，函数还会调整旋转矩阵以适应新的边界尺寸。 接下来，通过`os.listdir()`遍历指定目录下的所有文件。对于每个文件，可能执行以下步骤： 1. 使用`cv2.imread()`读取图像。 2. 应用`rotate_bound`函数进行图像旋转。 3. 使用`pytesseract.image_to_string()`识别图像中的数字。 4. 创建以识别数字命名的新目录，如果不存在的话。 5. 在新目录下，将处理后的图像保存为以识别数字命名的ROI图片。 这个过程适用于需要批量处理和识别图像中的特定区域，例如在识别文档或图像中的数字序列时非常有用。通过这样的方法，可以自动化提取和保存感兴趣的部分，提高工作效率。 注意，`pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd`设置为Tesseract OCR的可执行文件路径，确保与实际安装路径一致。`config`参数用于配置OCR引擎，如指定页面分割模式（`--psm6`）和字符白名单（仅识别0-9的数字）。 这个教程提供了使用Python和相关库进行图像处理和OCR的基本框架，对于初学者或者需要处理类似问题的开发者来说，是一个很好的学习资源。