OCR识别技术：图像预处理与透视变换

"图像处理与OCR识别的Python实现" 在这个图像处理案例中，主要涉及了以下几个关键知识点： 1. 图像尺寸预处理：通过`resize`函数调整图像的高度至500像素，同时保持原始宽高比。这有助于后续处理步骤的标准化。 2. 灰度化与边缘检测：使用`cv.cvtColor`将彩色图像转换为灰度图像，再通过`cv.GaussianBlur`应用高斯滤波以平滑图像，减少噪声。之后，使用`cv.Canny`进行边缘检测，找出图像中的边界。 3. 轮廓检测与筛选：通过`cv.findContours`寻找边缘检测后的图像中的轮廓，并按照面积排序。选择面积最大的前5个轮廓，以找到可能包含文本的区域。使用`cv.approxPolyDP`来近似轮廓，去除不规则形状，保留四边形轮廓，这通常代表文本框。 4. 坐标变换：通过`order_point`函数重新排序轮廓坐标，使其变为顺时针方向。接着，计算四边形的宽度和高度，创建目标坐标`dst`，并使用`cv.getPerspectiveTransform`计算透视变换矩阵`M`。最后，使用`cv.warpPerspective`应用透视变换，将原图像变形为四边形。 5. OCR识别：在对图像进行透视变换后，将其转换为灰度图像，并进行二值化处理，以增强文字对比度。使用`cv.threshold`实现这一过程。然后，通过`pytesseract.image_to_string`对二值化图像进行OCR识别，将图像中的文本转化为字符串。 整个流程概括起来就是：首先读取图像，调整尺寸，然后进行灰度化、边缘检测和轮廓识别，选取合适的轮廓进行坐标变换，完成透视矫正，最后对处理后的图像进行OCR识别，提取出图像中的文字。 代码中使用了OpenCV库进行图像处理，包括图像读取、转换、边缘检测、轮廓查找和透视变换等操作，以及PyTesseract库进行OCR识别。这些都是在Python中进行图像处理和光学字符识别的基本步骤。