pythonopencv如何将表格图片按照表格框线进行分割和识别-创新互联

这篇文章主要介绍python opencv如何将表格图片按照表格框线进行分割和识别，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

如下小程序为使用python+opencv将表格图片，按照表格进行分割，并识别分割后的子图片中的文字，希望对需要的小伙伴有一些些帮助。具体的实现见如下代码。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue May 28 19:23:19 2019
将图片按照表格框线交叉点分割成子图片（传入图片路径）
@author: hx
"""
 
import cv2
import numpy as np
import pytesseract
 
image = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/7.jpg', 1)
#灰度图片
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#二值化
binary = cv2.adaptiveThreshold(~gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 35, -5)
#ret,binary = cv2.threshold(~gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow("二值化图片：", binary) #展示图片
cv2.waitKey(0)
 
rows,cols=binary.shape
scale = 40
#识别横线
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(cols//scale,1))
eroded = cv2.erode(binary,kernel,iterations = 1)
#cv2.imshow("Eroded Image",eroded)
dilatedcol = cv2.dilate(eroded,kernel,iterations = 1)
cv2.imshow("表格横线展示：",dilatedcol)
cv2.waitKey(0)
 
#识别竖线
scale = 20
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(1,rows//scale))
eroded = cv2.erode(binary,kernel,iterations = 1)
dilatedrow = cv2.dilate(eroded,kernel,iterations = 1)
cv2.imshow("表格竖线展示：",dilatedrow)
cv2.waitKey(0)
 
#标识交点
bitwiseAnd = cv2.bitwise_and(dilatedcol,dilatedrow)
cv2.imshow("表格交点展示：",bitwiseAnd)
cv2.waitKey(0)
# cv2.imwrite("my.png",bitwiseAnd) #将二值像素点生成图片保存
 
#标识表格
merge = cv2.add(dilatedcol,dilatedrow)
cv2.imshow("表格整体展示：",merge)
cv2.waitKey(0)
 
 
#两张图片进行减法运算，去掉表格框线
merge2 = cv2.subtract(binary,merge)
cv2.imshow("图片去掉表格框线展示：",merge2)
cv2.waitKey(0)
 
#识别黑白图中的白色交叉点，将横纵坐标取出
ys,xs = np.where(bitwiseAnd>0)
 
mylisty=[] #纵坐标
mylistx=[] #横坐标
 
#通过排序，获取跳变的x和y的值，说明是交点，否则交点会有好多像素值值相近，我只取相近值的最后一点
#这个10的跳变不是固定的，根据不同的图片会有微调，基本上为单元格表格的高度（y坐标跳变）和长度（x坐标跳变）
i = 0
myxs=np.sort(xs)
for i in range(len(myxs)-1):
  if(myxs[i+1]-myxs[i]>10):
    mylistx.append(myxs[i])
  i=i+1
mylistx.append(myxs[i]) #要将最后一个点加入
 
 
i = 0
myys=np.sort(ys)
#print(np.sort(ys))
for i in range(len(myys)-1):
  if(myys[i+1]-myys[i]>10):
    mylisty.append(myys[i])
  i=i+1
mylisty.append(myys[i]) #要将最后一个点加入
 
print('mylisty',mylisty)
print('mylistx',mylistx)
 
 
#循环y坐标，x坐标分割表格
for i in range(len(mylisty)-1):
  for j in range(len(mylistx)-1):
    #在分割时，第一个参数为y坐标，第二个参数为x坐标
    ROI = image[mylisty[i]+3:mylisty[i+1]-3,mylistx[j]:mylistx[j+1]-3] #减去3的原因是由于我缩小ROI范围
    cv2.imshow("分割后子图片展示：",ROI)
    cv2.waitKey(0)
 
    #special_char_list = '`~!@#$%^&*()-_=+[]{}|\\;:‘'，。《》/？ˇ'
    pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'E:/Tesseract-OCR/tesseract.exe'
    text1 = pytesseract.image_to_string(ROI) #读取文字，此为默认英文
    #text2 = ''.join([char for char in text2 if char not in special_char_list])
    print('识别分割子图片信息为：'+text1)
    j=j+1
  i=i+1

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