用OpenCV先去除边框线,以提升OCR准确率

在OpenCV的魔力下,我们如魔法师般巧妙地抹去表格的边框线,让文字如诗如画地跃然纸上。
首先,我们挥动魔杖,将五彩斑斓的图像转化为单一的灰度世界,如同将一幅绚丽的油画化为水墨画,通过`cv2.cvtColor()`函数的施展,我们实现了这一华丽的转变。

接着,我们施展边缘检测的法术,运用Canny边缘检测算法,如同在黑夜中点亮的繁星,清晰地勾勒出表格的边界,让我们一览无余地看到其轮廓。

然后,我们借助`cv2.findContours()`函数,探寻这些边缘背后的神秘轮廓,它们如同地图上的隐秘路线,引导我们深入未知的境地。

在这迷宫般的轮廓中,我们寻觅着真正的主角------表格的边框。这是一场人海中的寻觅,我们凭借面积、宽高比等线索,筛选出心中的目标。

随后,我们在原始图像上细细描绘这些筛选后的轮廓,如同在绘画一幅精美的图案,`cv2.drawContours()`函数如同我们的画笔,轻轻描绘,让轮廓在图像上跃然而出。

接着,我们用纯净的白色填充这些轮廓区域,如同用雪花覆盖大地,将那些烦人的表格线一一抹去,让图像呈现出清新脱俗的美感。

最后,我们将这处理过的图像交给Tesseract这位识画之人,让它为我们解读其中的文字奥秘。如同将一幅被迷雾笼罩的画卷交给识画之人,让真相大白于天下。

以下是这段美妙过程的代码诠释:

```python

import cv2

import numpy as np

读取图像,如同打开一幅尘封已久的画卷

image = cv2.imread('table_image.jpg')

将图像转化为灰度,如同将油画转化为水墨画

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

施展边缘检测的法术,寻找图像中的边缘

edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

寻找边缘背后的轮廓,如同探寻地图上的路线

contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

在原始图像上描绘筛选后的轮廓,如同在绘画一幅精美的图案

for contour in contours:

x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)

cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255), -1)

保存处理后的图像,如同将一幅精美的画作妥善保存

cv2.imwrite('processed_image.jpg', image)

在这里,你可以添加Tesseract识别的代码

将处理过的图像交给Tesseract解读,如同将画卷交给识画之人

```

如此,我们便在OpenCV的引领下,如同魔法师般成功地抹去了表格中的边框线,让文字如诗如画地呈现在我们的眼前。

最后,用OCR接口,建议用金鸣表格文字识别系统,它是一款基于AI和OCR的表格文字识别软件,既可以将PDF直接转为word/excel,也可以通过OCR方案将PDF中的图片转为word/excel,她主要有以下优势:

一、采用超前AI技术,经深度学习,识别率高。

金鸣识别系统采用超前AI技术,程序经深度学习,识别精准,能有效解决传统文字识别软件对复杂图片的文字识别率低、效果差等弊端。

二、效果好,还原排版,识别后编辑内容少。

金鸣识别除了支持通用的文字识别和表格识别外,还支持高精结构还原、智能分段、保留印章和商标LOGO,同时支持近百种票据和证件结构化识别,功能强大,种类齐全丰富,基本上能满足各种不同需求的人群。

三、多人共用,多端通用,使用方便。

金鸣识别同时具备电脑网页版、客户端和移动端的APP、小程序,一个账户可通用各种不同的设备,既支持直接用扫描仪扫描识别,也支持用手机直接拍照识别,同时支持直接添加已有的图片或PDF进行识别,使用方便快捷。

四、支持大批量合并

支持上百张图片合并转到一个excel表中,或一个word文档里,word文档还支持分页合并和连续合并。这样可大大提高工作效率。

五、支持API接口

对于有编程技术的用户,我们提供了API接口,可以直接返回excel或json,以供您集成到自有的程序中。

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