利用python进行纸质文档识别(一)图像旋转矫正 |
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前言
这学期我们上了一门软件工程课和数字图像处理课,软件工程课课设要求大家设计一款软件。作为一个学生助理,我早就对学校的问卷调查不满意了,填写完的纸质表格竟然还要输入成电子表格,人工手动输入,未免也太难受了。所以结合我所学的知识,我准备利用python+opencv做一款纸质文档识别软件,专门识别纸质表格转化成为电子表格。 原理因为表格不仅仅有文字信息,同时还有位置信息,所以在识别表格时我们应该识别出文字和位置信息。文字信息一般是可以用OCR技术识别出来,这部分有很多相关的模块、库可以使用,但是位置信息的识别就有一定的困难。所以我们首先要解决这个位置信息。 当我们拿到一张纸质表格时,一般来说都会有框体,这个时候我们只要把最外围的框体识别出来,接着递归识别所有框体,然后再对所有小框体进行进行文字识别操作就会很简单。 实现方法很明显,第一步是要解决最外头的这个框线识别问题。一般来说,不是每个人拍照都是横平竖直的,所以我们必须要对原始图像进行适当的倾斜矫正。在opencv里,我们有两个很好用的函数来进行这样的操作: 先用cv2.getPerspectiveTransform(target_points, four_points)得到旋转矩阵 然后再用cv2.warpPerspective(img, M, (weight, height))进行透视变换。 下面是该函数的一个演示 |
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