pythonopencv数字识别_opencv+python机读卡识别（四）百度API进行数字识别

1.对数字图像部分进行处理

预处理部分同样需要&＃xff0c;步骤与选择题模块相似&＃xff0c;但目的不同&＃xff0c;文字部分主要将数字变粗&＃xff0c;便于识别。其实也就是和选择题模块相比变了几个参数

NumImg&＃61;cv2.blur(thresh,(15,15))

NumImg&＃61;cv2.threshold(NumImg, 170, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

2.调用百度ocr api

试过多种检测方式&＃xff0c;还是用别人家现成的好http://apistore.baidu.com/

百度api使用方法&＃xff1a;

首先需要注册一个百度云账号&＃xff0c;这样在个人中心里就会看到apikey。这个就是和百度进行交流的钥匙。然后找到百度ocr的入口找到接口地址。虽然这里给出了但还是可以看下文档&＃xff0c;里面有些细节&＃xff0c;比如图片想免费就要300k以内。上面给的python示例代码是py2的&＃xff0c;这里给出py3的方式&＃xff08;http://apis.baidu.com/idl_baidu/baiduocrpay/idlocrpaid&＃xff09;

import sys, urllib, json

import urllib.request

import urllib.parse

import base64

url &＃61; &＃39;http://apis.baidu.com/idl_baidu/ocridcard/ocridcard&＃39;

data &＃61; {}

data[&＃39;fromdevice&＃39;] &＃61; "pc"

data[&＃39;clientip&＃39;] &＃61; "10.10.10.0"

data[&＃39;detecttype&＃39;] &＃61; "LocateRecognize"

data[&＃39;languagetype&＃39;] &＃61; "ENG"#英文模式

data[&＃39;imagetype&＃39;] &＃61; "1"

#图片在本地

file_object &＃61; open(&＃39;T.png&＃39;,&＃39;rb&＃39;)

try:

img &＃61; file_object.read( )

finally:

file_object.close( )

data[&＃39;image&＃39;] &＃61;base64.b64encode(img)

decoded_data &＃61; urllib.parse.urlencode(data)

decoded_data &＃61; decoded_data.encode(&＃39;utf-8&＃39;)

req &＃61; urllib.request.Request(url,decoded_data)

req.add_header("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded")

req.add_header("apikey", "这里填入个人中心的apikey")

resp &＃61; urllib.request.urlopen(req)

content &＃61; resp.read()

if(content):

content &＃61; json.loads(content.decode())

print(content)

3.切割图片

根据具体情况需要切割图片才能让百度api识别&＃xff0c;具体限制因素还是图片大小&＃xff0c;切割方式&＃xff0c;这里只给出示例

#切割具体位置[起始y&＃xff1a;终止y&＃xff0c;起始x&＃xff1a;终止y]

tempimg1&＃61;img[240:461,213:939]

#图片切割&＃xff0c;width&＃xff0c;height分别填入目标宽高

tempimg1 &＃61; cv2.resize(tempimg1, (width, height), cv2.INTER_LANCZOS4)

#图片保存&＃xff0c;png&＃xff0c;jpg格式均可

cv2.imwrite("T.png", tempimg1)

之后调用&＃xff0c;若识别为英文需要转化&＃xff0c;比如可能将0识别为D&＃xff0c;这时转换即可&＃xff0c;如&＃xff1a;

def temp(char):

if(char&＃61;&＃61;&＃39;D&＃39;):

return &＃39;0&＃39;

效果如图展示

当然若是能想办法去掉答题卡外围边框效果应该会更好……