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

以下是使用 Tesseract 和 cv2 技术来读取图像中包含'NAR'字符的坐标，并输出坐标值的示例代码：

import cv2
import pytesseract

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用Tesseract进行OCR识别
text = pytesseract.image_to_string(gray)

# 寻找包含'NAR'的字符的坐标
coords = []
h, w = image.shape[:2]
for text in text.split():
    if 'NAR' in text:
        result = cv2.findContours(gray.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        contours, _ = result if len(result) == 2 else result[1:]
        for contour in contours:
            (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
            if w > 10 and h > 10:  # 过滤掉过小的边界框
                coords.append((x, y, x + w, y + h))

# 显示坐标值
for (x1, y1, x2, y2) in coords:
    cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(image, f'{x1},{y1}', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请确保已经安装了opencv-python和pytesseract库，并将图像文件命名为image.jpg并放在当前工作目录下。运行代码后，将会显示包含'NAR'字符的边界框，并在每个边界框上方显示坐标值。