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本次博客内容将继续讲解关于OpenCV的相关知识
🎉作者简介：⭐️⭐️⭐️目前计算机研究生在读。主要研究方向是人工智能和群智能算法方向。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、计算机视觉（OpenCV）、群智能算法。然后正在学习深度学习的相关内容。以后可能会涉及到网络安全相关领域，毕竟这是每一个学习计算机的梦想嘛！
📝目前更新：🌟🌟🌟目前已经更新了关于网络爬虫的相关知识、机器学习的相关知识、目前正在更新计算机视觉-OpenCV的相关内容。

💛💛💛本文摘要💛💛💛

本次博客我们介绍一下关于文档扫描识别项目的全部过程 文章目录 🌟项目介绍前言 🌟文档识别步骤简介 🌟项目图像处理步骤详细介绍 🌟项目OCR识别操作介绍

🌟项目介绍前言

我们在日常生活或者办公中，可能都使用过万能扫描王这个软件，或者qq中的照片文字扫描功能，然后直接利用扒下来的文档直接复制粘贴直接使用，那么他这个原理是什么呢？又是怎么用OpenCV来实现的呢。我们这次博客就来全面介绍一下这个整体流程。并进行真实案例操作。

🌟文档识别步骤简介

我们要完成对于文档图片的扫描工作。大致流程主要步骤分为以下几个步骤。

1. 图像边缘检测。
2. 获取轮廓信息。
3. 透视变换，经过旋转、平移等操作对文档图片进行处理。
4. OCR识别图片当中每一个字符。

🌟项目图像处理步骤详细介绍

首先我们要对两个文件进行处理，我们先来看一下预处理的图片什么样子。

我们这里以一个英文的文件，一个自己用中文的一首诗来去做这个项目。因为怕其他东西干扰边缘，于是自己画了个框把边缘圈起来了。
首先我们还是要导入第三方库，然后获取参数。

import numpy as np
import argparse
import cv2

ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required = True,
	help = "Path to the image to be scanned") 
args = vars(ap.parse_args())

这里我们一定要会这种导入参数的形式，非常方便，后期设置参数也非常方便，指定路径就完全OK了。
这里我们只需要指定一个传入参数，原始图像就OK了。
然后我们使用DEBUG操作一步一步进行操作，首先我们对图像进行一个resize操作。

image = cv2.imread(args["image"])

ratio = image.shape[0] / 500.0
orig = image.copy()
image = resize(orig, height = 500)

首先我们读取image数据，然后对图像进行一个求比例的操作。后期会用得到，再对图像进行resize操作时候，我们会把图像的h和w设置成同一比例。这里我们对image进行了resize函数操作，那么resize函数是什么呢？我们继续看。

def resize(image, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA):
	dim = None
	(h, w) = image.shape[:2]
	if width is None and height is None:
		return image
	if width is None:
		r = height / float(h)
		dim = (int(w * r), height)
	else:
		r = width / float(w)
		dim = (width, int(h * r))
	resized = cv2.resize(image, dim, interpolation=inter)
	return resized

上方我们传入resize函数的参数是orig, height = 500，那么orig是原始图像的copy，因为取轮廓是不可逆的，所以我们用copy去做，这里我们提取到图像的h和w，因为我们设置了height所以直接跳到if width is None，比例r=height/float(h)，为了把width设置成和height同比例，所以进行了dim = (int(w * r), height)，完成之后呢，就把dim传入到cv2.resize(image,dim,interpolation=inter)，这里就把图像进行了同比例的resize操作。完成之后呢我们继续DEBUG继续看。

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edged = cv2.Canny(gray, 75, 200)

对图像进行了形态学处理，分别是颜色空间转换，也就是彩色BGR转灰度，然后，进行了一次高斯滤波操作，可以让原图像模糊，目的就是为了去除噪音，最后计算出边缘信息，阈值设置为75到200。

cv2.imshow("Image", image)
cv2.imshow("Edged", edged)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

展示一下处理之后的结果。

这就是边缘检测之后的结果了，但是边缘检测之后的结果是一个点一个点的，所以我们要进行轮廓的提取。然后我们要进行一个轮廓的提取，我们要对图像中最外面的轮廓进行提取，因为我们要提取文档。

cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]
cnts = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:5]

这里我们首先进行了一个轮廓的提取，里面的参数cv2.RETR_LIST表示检测的轮廓不建立等级关系，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE这里表示只简单的进行提取轮廓，用四个点来展示轮廓。因为这里返回了两个参数，老版本的CV返回的三个参数，但是我们只要轮廓参数就好了。所以设置索引为0，得到轮廓后呢，我们把轮廓按照面积大小进行了排序，由大到小，并且只取前五个。

for c in cnts:
	# 计算轮廓近似
	peri = cv2.arcLength(c, True)
	approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True)

	# 4个点的时候就拿出来
	if len(approx) == 4:
		screenCnt = approx
		break

# 展示结果
print("STEP 2: 获取轮廓")
cv2.drawContours(image, [screenCnt], -1, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Outline", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这里cv2.arcLength表示计算轮廓的周长。cv2.approxPolyDP主要功能是把一个连续光滑曲线折线化，其中0.02 * peri表示从原始轮廓到近似轮廓的最大距离，它是一个准确度参数。当轮廓是四个点的时候就拿出来，然后我们进行一个显示。得到的结果是：

接下来就是一个最主要的一个部分，就是透视变换，也就是说我们想把后面的背景全部去掉，也就是想把我们轮廓检测出来的这一块拿出来单独成一个图像，然后方便我们去OCR文字识别。

warped = four_point_transform(orig, screenCnt.reshape(4, 2) * ratio)

我们直接跳进four_point_transform函数中。

def four_point_transform(image, pts):
	rect = order_points(pts)
	(tl, tr, br, bl) = rect

	# 计算输入的w和h值
	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(((tl[0] - bl[0]) ** 2) + ((tl[1] - bl[1]) ** 2))
	maxHeight = max(int(heightA), int(heightB))

	# 变换后对应坐标位置
	dst = np.array([
		[0, 0],
		[maxWidth - 1, 0],
		[maxWidth - 1, maxHeight - 1],
		[0, maxHeight - 1]], dtype = "float32")

	# 计算变换矩阵
	M = cv2.getPerspectiveTransform(rect, dst)
	warped = cv2.warpPerspective(image, M, (maxWidth, maxHeight))

	# 返回变换后结果
	return warped

首先利用order_points获取坐标。我们可以看到首先设定了rect这个0矩阵，用来传我们的坐标点，按顺序找到对应坐标0123分别是 左上，右上，右下，左下

def order_points(pts):
	# 一共4个坐标点
	rect = np.zeros((4, 2), dtype = "float32")

	s = pts.sum(axis = 1)
	rect[0] = pts[np.argmin(s)]
	rect[2] = pts[np.argmax(s)]

	# 计算右上和左下
	diff = np.diff(pts, axis = 1)
	rect[1] = pts[np.argmin(diff)]
	rect[3] = pts[np.argmax(diff)]

	return rect

这里pts.sum(axis = 1)就是把横纵坐标进行一个相加的操作，那么最小的肯定就是左上的点，最大的肯定就是右下。
np.diff(pts, axis = 1)是求diff=y-x, 那么最小的是右上，最大的是左下。这样我们就把轮廓的四个点拿出来了。返回去我们继续看，(tl, tr, br, bl) = rect这里拿到了这四个点。widthA和widthB分别计算矩形上下的边长分别是多少，我们需要选择一个相对更大的，来把整个文件图片框住。heightA和heightB就是对于竖直的两个边进行了判断。然后定义一个转换后的坐标值。然后需要计算一个如何将当前图像转换到定义好的图像，需要计算一个转换矩阵M，然后我们通过使用原始矩阵*M就可以得到处理后的结果了。

然后对于经过透视变换的图进行形态学处理。并且展示结果。

warped = cv2.cvtColor(warped, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ref = cv2.threshold(warped, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
cv2.imwrite('scan.jpg', ref)
print("STEP 3: 变换")
cv2.imshow("Original", resize(orig, height = 650))
cv2.imshow("Scanned", resize(ref, height = 650))
cv2.waitKey(0)

这里我们就把整个轮廓给抠出来了，接下来就是识别的操作。

🌟项目OCR识别操作介绍

首先我们先要对OCR文件进行下载：下载地址

用到的是最后一个。或者pip install pytesseract。
导入第三方库

from PIL import Image
import pytesseract
import cv2
import os

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

if preprocess == "thresh":
    gray = cv2.threshold(gray, 0, 255,cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]

if preprocess == "blur":
    gray = cv2.medianBlur(gray, 3)
    
filename = "{}.png".format(os.getpid())
cv2.imwrite(filename, gray)

text = pytesseract.image_to_string(Image.open(filename),lang='chi_sim')
print(text)
cv2.imshow("Image", image)
cv2.imshow("Output", gray)
cv2.waitKey(0)    

这里就是一些形态学处理，其中包括转灰度，然后进行中值滤波或者二值。最后通过pytesseract.image_to_string(Image.open(filename),lang='chi_sim')，进行输出识别内容。最后一个参数指定语言的。然后显示出来把图像。

这里可能我写的这个不太规范，我们再找另外一个图测试一下。用了自己的身份证图做了一下，最终得到的结果是：

这里由于隐私进行了遮挡，但是事实证明，这样确实准确率要高很多很多。但是整体来说识别准确度并不特别高，后期我们会继续优化这个程序，期待后续更新吧。

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