二、基于OpenCV＋OCR实现图像扫描

对于我们生活中拍的关于单据以及文稿，我们如何将其转为成文档形式呢？对此我们可以利用OpenCV的图像处理来实现。

一、设计思路

Step1：边缘检测，抓取出文稿的边缘。

Step:2：获取轮廓，利用轮廓识别等基本算法获取到文稿的基本外轮廓。

Step3：进行透视变换，使文稿更加直观的展现。

Step4: OCR识别。

二、透视变换

图像的透视变换（Perspective Transformation）是指将图像利用透视变换矩阵投影到一个新的视平面（Viewing Plane），也称作投影映射（Projective Mapping）。

如图所示，将原先图像投影到一个新的平面，让图像更直观。

三、OCR识别

OCR 识别，即光学字符识别，是一种通过扫描和识别纸质文档上的文字，将其转换成计算机可编辑和处理的数字文本格式的技术。简单来说，OCR 识别就是将纸质文档上的文字“翻译”成电脑能读懂的文字。

四、代码复现

（1）首先导入一些需要用的模块并且自定义一些需要的函数

import numpy as np
import cv2
import pytesseract
from PIL import Image

#自定义一个函数，用来计算文档图像的各个点坐标
def order_points(pts):
	# 一共4个坐标点
	rect = np.zeros((4, 2), dtype = "float32")

	# 按顺序找到对应坐标0123分别是 左上，右上，右下，左下
	# 计算左上，右下
	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
#自定义仿射变换函数
def four_point_transform(image, pts):
	# 获取输入坐标点
	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")

#自定义一个resize函数，用来改变图像的大小
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

（2）读取进来需要处理的图像并进行预处理（灰度处理，高斯滤波及边缘检测）

#读取进来需要扫描的图像
image=cv2.imread('D:\\OpenCV\\practice\\Scan\\images\\page.jpg')
ratio = image.shape[0] / 1000.0
orig = image.copy()

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

# 展示预处理结果
print("STEP 1: 边缘检测")
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(5000)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imshow("Edged", edged)
cv2.waitKey(5000)
cv2.destroyAllWindows()

（3）轮廓检测

# 轮廓检测
cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1]
cnts = sorted(cnts)

# 遍历轮廓
for c in cnts:
	# 计算轮廓近似
	peri = cv2.arcLength(c, True)
	# C表示输入的点集
	# epsilon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
	# True表示封闭的
	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

（4）透视变换，并且展示结果图

#仿射变换
warped = four_point_transform(orig, screenCnt.reshape(4, 2) * ratio)

# 二值处理
warped = cv2.cvtColor(warped, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ref = cv2.threshold(warped, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
cv2.imwrite('scan.jpg', ref)
# 展示结果
print("STEP 3: 变换")
cv2.imshow("Original", resize(orig, height = 250))
cv2.imshow("Scanned", resize(ref, height = 250))
cv2.waitKey(0)

（5）结果如图所示，对此我们再进行一步OCR识别即可实现文档转化。

cv2.imwrite('scan.jpg',ref)
image = Image.open('D:\OpenCV\scan.jpg')
code = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng')
print(code)

五、总结

到此我们完成了文档扫描这一操作，对于OCR大家可以自行安装并了解其用法。在下节内容中，将更新基于OpenCV的图像拼接，实现全景图像。

二、基于OpenCV＋OCR实现图像扫描

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