Exemple de vision par ordinateur en Python : reconnaissance de texte

Avec le développement continu de la technologie de vision par ordinateur, de plus en plus de scénarios d'application émergent. Parmi elles, la reconnaissance de texte est une application importante en vision par ordinateur et a été largement utilisée dans tous les domaines. Cet article présentera des exemples de reconnaissance de texte en Python et discutera des technologies clés.

1. Scénarios d'application de la reconnaissance de texte

La reconnaissance de texte est le processus de conversion du texte des images en texte électronique modifiable. Dans la vraie vie, la reconnaissance de texte peut être appliquée dans plusieurs scénarios, tels que :

1. Reconnaissance de l'écriture manuscrite : reconnaître et convertir automatiquement les notes manuscrites, les lettres et l'écriture manuscrite des contrats en texte électronique.
2. Reconnaissance de texte en images : convertissez le texte des images en texte électronique modifiable, tel que des livres dans les bibliothèques, des panneaux de gare, des panneaux d'affichage, des publicités télévisées, etc.
3. Reconnaissance de numéros : convertissez les chiffres des documents papier en texte électronique modifiable, tel que les factures et les documents de certification des banques et des compagnies d'assurance.

2. Exemple de reconnaissance de texte en Python

Python est un langage de programmation populaire et est également largement utilisé dans le domaine de la vision par ordinateur. Il existe de nombreuses bibliothèques et outils open source en Python qui peuvent nous aider à mettre en œuvre le processus de reconnaissance de texte. Cet article présentera un exemple d'utilisation de Python pour implémenter la reconnaissance de texte.

1. Utilisez Tesseract OCR pour la reconnaissance de texte

Tesseract OCR est un moteur de reconnaissance de texte open source qui peut reconnaître du texte dans plusieurs langues. Il est très pratique d'utiliser Tesseract OCR en Python, il suffit d'installer la bibliothèque pytesseract et le moteur Tesseract OCR. Voici un exemple de code pour la reconnaissance de texte à l'aide de Tesseract OCR :

import pytesseract
from PIL import Image

image = Image.open('example.png')
text = pytesseract.image_to_string(image)
print(text)

2. Reconnaissance de texte à l'aide d'OpenCV

OpenCV est une puissante bibliothèque de vision par ordinateur qui fournit de nombreuses fonctions de traitement et d'analyse d'images. Le processus d'utilisation d'OpenCV pour la reconnaissance de texte en Python peut être divisé en les étapes suivantes :

(1) Lire l'image et effectuer un prétraitement, tel que la binarisation, le filtrage gaussien, etc.

(2) Effectuez une détection des bords sur l'image.

(3) Recherchez la zone de texte dans l'image.

(4) Effectuez la reconnaissance de texte OCR sur la zone de texte.

Ce qui suit est un exemple de code utilisant OpenCV pour la reconnaissance de texte :

import cv2
import pytesseract

def preprocess_image(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    edges = cv2.Canny(blurred, 50, 200)
    return edges

def find_text_regions(image):
    contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    regions = []
    for contour in contours:
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
        if w > h and w > 50 and h > 15:
            region = image[y:y+h, x:x+w]
            regions.append(region)
    return regions

image = cv2.imread('example.png')
preprocessed_image = preprocess_image(image)
text_regions = find_text_regions(preprocessed_image)

for region in text_regions:
    text = pytesseract.image_to_string(region)
    print(text)

3. Technologies clés de la reconnaissance de texte

1. Prétraitement d'image

Le prétraitement d'image est l'une des étapes clés de la reconnaissance de texte, qui peut améliorer les performances de reconnaissance de texte. Les méthodes courantes de prétraitement d'image incluent la binarisation, le filtrage gaussien, l'érosion et l'expansion.

2. Détection des bords

La détection des bords est l'une des étapes clés pour trouver des zones de texte. Les méthodes courantes de détection des contours incluent la détection des contours Canny, la détection des contours Sobel et d'autres méthodes.

3. Détection de zone de texte

La détection de zone de texte est l'une des étapes clés pour trouver des zones de texte. Les méthodes courantes de détection de zones de texte incluent des algorithmes basés sur des zones connectées, des algorithmes basés sur la détection de contours et d'autres méthodes.

4. Reconnaissance de texte OCR

La reconnaissance de texte OCR est le processus de conversion des caractères d'une zone de texte en texte électronique modifiable. Les moteurs de reconnaissance de texte OCR courants incluent Tesseract OCR, OCRopus, etc.

Conclusion

Cet article présente des exemples de reconnaissance de texte en Python et discute des technologies clés. La reconnaissance de texte est une application importante qui peut être utilisée dans tous les domaines pour nous aider à améliorer l'efficacité du travail et à améliorer la lisibilité des documents.

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