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前言

日常生活中我们可能需要从图片中提取文字，然而神奇的OPENCV也能帮助我们完成这个，而且更加的随心所欲，可能把

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、使用OPENCV提取图片文字

我们需要使用各种函数，还有之前的透视等等，来处理这个图片，并且还要提取文字

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

import cv2
import numpy as np
import os

对，没错，就这么点

2.代码如下

代码如下（示例）：

def order_point(pts):
    rect = np.zeros((4,2),dtype= "float32")
    s = pts.sum(axis = 1)
    rect[0]= pts[np.argmin(s)]
    rect[2]= pts[np.argmax(s)]
    d = np.diff(pts,axis = 1)
    rect[1]= pts[np.argmin(d)]
    rect[3]= pts[np.argmax(d)]
    return rect
def four_point_transform(img,pts):
    rect= order_point(pts)
    (tl,tr,br,bl) = rect
    widthA = np.sqrt(((br[0]-bl[0])**2)+((br[1]-bl[1])**2))
    widthB = np.sqrt(((tr[0]-tl[0])**2)+((tr[1]-tl[1])**2))
    maxWidth = max(int(widthA),int(widthB))
    heightA = np.sqrt(((tr[0]-br[0])**2)+((tr[1]-br[1])**2))
    heightB = np.sqrt(((bl[0]-tl[0])**2)+((bl[1]-tl[1])**2))
    maxHeight = max(int(heightA),int(heightB))
    dst = np.array([[0,0],[maxWidth -1,0],[maxWidth -1,maxHeight -1],[0,maxHeight -1]],dtype = "float32")
    M= cv2.getPerspectiveTransform(rect,dst)
    warp = cv2.warpPerspective(img,M,(maxWidth,maxHeight))
    return warp

img = cv2.imread("1.jpg")
h,w = img.shape[:2]
ratio = 500/h
img= cv2.resize(img,(int(1000*w/h),1000))
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edge = cv2.Canny(gray,75,255)
cnts,h = cv2.findContours(edge,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# cv2.drawContours(img,cnts,-1,(255,0,0),2)
cnts = sorted(cnts, key = cv2.contourArea,reverse = True)
for c in cnts:
    peri = cv2.arcLength(c,True)
    approx = cv2.approxPolyDP(c,0.02*peri,True)
    if len(approx)==4:
        screenCnt = approx
        break
cv2.drawContours(img,screenCnt,-1,(255,0,0),10)

warp = four_point_transform(img,screenCnt.reshape(4,2))
cv2.imwrite("123.jpg",warp)
cmd = "resseract 123.jpg result"
os.system(cmd)
cv2.imshow("img",img)
cv2.imshow("warp",warp)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

下面就是提取之后的结果

下面就是透视成的图片，和提取后的文字

总结

很简单粗暴的就提取出来啦，就是这样