怎么用python进行简单的图像处理

Posted 2023-05-03

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了怎么用python进行简单的图像处理相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

所谓简单的图像处理，就是对像素数据进行点处理。下面是具体步骤。读取图片： -*- coding: utf-8 -*-import cv2import numpy as n

参考技术A 所谓简单的图像处理，就是对像素数据进行点处理。
下面是具体步骤。
读取图片：
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("C:/Users/Administrator/Desktop/ball.png")
cv2.imshow("a",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow("a",img)
打开一个图片窗口。
python读取图片，实际上是读取了离散的图片数据：
print(img)
运行，就会给出图片数据。
显示反色图片，只要进行简单的计算：
255-img
这是2*img的效果。
分离通道，图片的第一个通道是：
img[:,:,0]
成图是灰度图。
第二个通道的灰度图：
img[:,:,1]
第三个通道的灰度图：
img[:,:,2]

用 Python 进行 OCR 图像识别

数据采集就怕遇到图片，只能看不能复制怎么办。手动将文字提取出来，要耗费很大的工作量。

例如下图，某楼盘的一房一价表，怎么样发现单价低位的房子？光凭肉眼很难发现吧，能否让计算机进行文字的识别，然后再对这些数值型信息进行数据分析？

首先把图片中的单价提取出来，

进而生成图像：

用python就可以实现，采用现在流行的OCR图像识别。主要思路是使用机器学习模式，通过已有图片手动训练出一个图像识别模型，具体步骤如下：

一、将图片预处理，更方便计算机识别

（一）把图像灰化

使用open-cv库对图片进行处理。

使用灰化后的图片，如下图，排除干扰信息，能让识别更加稳定。

（二）把图片分割

将图片分割成小方块，一是提高识别精度，二是方便将数据储存为表格形式。可以设定好参数，根据坐标系把图片裁剪成一个个小方块，如下图，储存为jpg格式。

二、建立图像识别模型

（一）将分割好的小方块图片合并成tiff文件

下载jTessBoxEditor，打开jTessBoxEditor.jar，使用tools下的merge tiff工具，将图片合并成tiff文件。

（二）使用已有模型对tiff文件进行初识别

下载并安装tesseract，并配置好环境变量，将Tesseract-OCR和tessdata的路径加入到环境变量下的path下面。

Tesseract自带图像识别的模型，例如中文简体汉字识别模型chi_sim.traineddata，英文识别模型eng.traineddata，这些模型可以网上下载，放到tessdata里面即可使用。

然后进入tiff所在文件夹。在命令窗口，输入：tesseract ***.tif *** -l +++ -psm 7 batch.nochop makebox，按回车生成box文件。其中***为tif的文件名，+++为要生成的traindata的文件名。

（三）使用jTessBoxEditor对tiff和box文件进行调整

打开jTessBoxEditor.jar，在box editor中的open按钮，打开要编辑的tif文件。编辑之后保存，生成box文件。保存在同一个文件夹里。

（四）使用tiff和box文件生成模型

在tiff和box的文件中，在命令窗口输入以下代码，最终生成模型（traindata文件）

上述脚本也可以写在bat文件中，运行脚本来生成traindata，最终仅需要将traindata复制到tessdata里面，即可使用该模型。

三、应用图像识别模型

安装完，训练完模型之后，就要在python中使用模型了。安装pytesseract，找到pytesseract.py文件，打开编辑，将其中的“tesseract_cmd = 'tesseract'”，改成tesseract的安装路径（如C:\\Program Files\\Tesseract-OCR\\\\tesseract）。

因为模型是采用灰化后的图片训练的，所以在识别时也要使用灰化。