Python OCR: 使用 Tesseract 和 OpenCV 识别图像中的 'NAR' 字符并获取坐标

Python OCR: 使用 Tesseract 和 OpenCV 识别图像中的 'NAR' 字符并获取坐标

本文将介绍如何使用 Python 中的 Tesseract 和 OpenCV 库从图像中识别 'NAR' 字符，并获取该字符的坐标。

1. 导入所需的库

import cv2
import pytesseract

2. 读取图像并进行预处理

image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. 使用 Tesseract 进行字符识别

text = pytesseract.image_to_string(gray)

4. 找出包含目标字符的位置

coordinates = []
for i, ch in enumerate(text):
    if ch == 'N' and text[i+1:i+3] == 'AR':
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(gray[i])
        coordinates.append((x, y, w, h))

5. 输出字符的坐标

for coordinate in coordinates:
    print('字符NAR的坐标：', coordinate)

完整的代码示例

import cv2
import pytesseract

image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

text = pytesseract.image_to_string(gray)

coordinates = []
for i, ch in enumerate(text):
    if ch == 'N' and text[i+1:i+3] == 'AR':
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(gray[i])
        coordinates.append((x, y, w, h))

for coordinate in coordinates:
    print('字符NAR的坐标：', coordinate)

请注意： 这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要对图像进行更复杂的预处理和字符识别调整，以获得更好的结果。