【Python】使用 OpenCV 进行字符分割的 OCR（光学字符识别）

01 引言

本文重点介绍如何利用传统的图像处理方法进行 OCR 字符切分，以便在识别文本后进行更进一步的处理。虽然现今计算机视觉领域主要以卷积神经网络为主导，但在一些简单场景下，传统方法仍然具有相当的效果。

02 基本概念

• OCR: Optical Character Recognition，光学字符识别
• Segmentation: 图像处理中将整张图像分解为多个子部分的过程
• OCR Segmentation: 将包含文本的图像分解成多个小部分以识别文本内容

本文通过 Python 中的计算机视觉处理库 OpenCV 来实现上述过程。

03 读入图像

首先，我们需要获取包含文本的数字图像。在这里，我们将使用以下图像作为示例。

<code>myImage = cv2.imread('pngImgs/t20.png')</code>

04 图像二值化

在进行文本图像分割之前，我们需要进行几个预处理步骤：

灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，以便更容易识别图像中的不同形状。

二值化：将灰度图像转换为二值图像，即只包含黑白两种颜色。

<code>grayImg = cv2.cvtColor(myImage, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(grayImg, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU | cv2.THRESH_BINARY_INV)</code>

05 形态学操作

我们使用形态学操作来从二值图像中提取所需的信息。

<code>horizontal_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (18, 18)) dilation = cv2.dilate(thresh, horizontal_kernel, iterations=1)</code>

06 查找轮廓

接下来，我们需要找到图像的轮廓，以便逐行分割图像和背景。

<code>horizontal_contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)</code>

07 单词和字符分割

然后，我们通过一系列步骤对轮廓图像进行单词和字符的分割。

08 其他示例

我们将上述处理过程应用于其他图像，并得到了相应的结果。

09 总结

本文介绍了如何使用 OpenCV 对图像进行 OCR 字符分割的基本步骤，并给出了相应的代码实现。尽管传统方法在某些简单场景下表现良好，但其泛化能力仍然受到限制，因此在后续工作中可以考虑采用神经网络等方法实现更鲁棒的算法。