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wzjs 2025/9/5 18:53:07

有没有网站做胡兼职,网页界面设计的特点在于,网页设计师制作培训,wordpress 加微信号如何使用OpenCV进行发票的透视变换和二值化处理引言在自动化处理发票和其他文档时，图像预处理是一个关键步骤，它可以帮助提高OCR（光学字符识别）的准确性。透视变换用于校正图像中的透视失真，而二值化处理则可以简化…

如何使用OpenCV进行发票的透视变换和二值化处理

引言

在自动化处理发票和其他文档时，图像预处理是一个关键步骤，它可以帮助提高OCR（光学字符识别）的准确性。透视变换用于校正图像中的透视失真，而二值化处理则可以简化图像，使其更适合OCR处理。本文将介绍如何使用OpenCV库进行这些操作。

环境准备

确保您的环境中安装了OpenCV库。如果尚未安装，可以通过以下命令安装：

pip install opencv-python

代码实现

以下是完整的代码实现，包括图像读取、透视变换、二值化处理和显示结果。

import numpy as np
import cv2def cv_show(name, img):"""简单的图像显示函数，用于显示图像窗口，参数name为窗口名称，img为要显示的图像"""cv2.imshow(name, img)cv2.waitKey(0)def order_points(pts):"""对四个点进行排序，以便于进行透视变换参数pts为四个检测到的点的坐标返回值rect为排序后的点的坐标"""rect = np.zeros((4, 2), dtype="float32")s = pts.sum(axis=1)  # 对pts矩阵的每一行进行求和操作（x+y）rect[0] = pts[np.argmin(s)]  # 选择坐标和最小的点为左上角rect[2] = pts[np.argmax(s)]  # 选择坐标和最大的点为右下角diff = np.diff(pts, axis=1)  # 对pts矩阵的每一行进行求差操作（y-x）rect[1] = pts[np.argmin(diff)]  # 选择差异最小的点为右上角rect[3] = pts[np.argmax(diff)]  # 选择差异最大的点为左下角return rectdef four_point_transform(image, pts):"""根据四个点进行透视变换参数image为原始图像，pts为四个检测到的点的坐标返回值warped为变换后的图像"""rect = order_points(pts)(tl, tr, br, bl) = rectwidthA = 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))dst = np.array([[0, 0], [maxWidth - 1, 0],[maxWidth - 1, maxHeight - 1], [0, maxHeight - 1]], dtype="float32")M = cv2.getPerspectiveTransform(rect, dst)warped = cv2.warpPerspective(image, M, (maxWidth, maxHeight))return warpeddef resize(image, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA):"""调整图像大小参数image为原始图像，width和height为调整后的宽度和高度，inter为插值方法返回值resized为调整大小后的图像"""dim = None(h, w) = image.shape[:2]if width is None and height is None:return imageif 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# 读取输入图像
image = cv2.imread('fapiao.jpg')
cv_show('image', image)# 图片过大，进行缩小处理
ratio = image.shape[0] / 500.0  # 计算缩小比率
orig = image.copy()
image = resize(orig, height=500)  # 缩小图像
cv_show('1', image)print('STEP 1: 轮廓检测')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换为灰度图
edged = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]  # 二值化
cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]
image_contours = cv2.drawContours(image.copy(), cnts, -1, (0, 0, 255), 1)
cv_show("image_contours", image_contours)print("STEP 2:获取最大轮廓")
screenCnt = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[0]  # 获取面积最大的轮廓
peri = cv2.arcLength(screenCnt, True)  # 计算轮廓周长
screenCnt = cv2.approxPolyDP(screenCnt, 0.05 * peri, True)  # 轮廓近似
print(screenCnt.shape)
image_contours = cv2.drawContours(image.copy(), [screenCnt], -1, (0, 255, 0), 2)
cv_show("image_contours", image_contours)
cv2.waitKey(0)# 透视变换
warped = four_point_transform(orig, screenCnt.reshape(4, 2) * ratio)
cv2.imwrite('invoice_new.jpg', warped)
cv2.namedWindow('xx', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("xx", warped)
cv2.waitKey(0)# 二值处理
warped = cv2.cvtColor(warped, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ref = cv2.threshold(warped, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
cv_show('ref', ref)kernel = np.ones((2, 2), np.uint8)  # 设置kernel大小
ref_new = cv2.morphologyEx(ref, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)  # 闭运算
ref_new = resize(ref_new.copy(), width=500)
cv_show('ref_new', ref_new)
rotated_image = cv2.rotate(ref_new, cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE)
cv2.imshow("result", rotated_image)
cv2.waitKey(0)