【源码】基于OpenCV和Python的图像处理项目

项目简介

本项目是基于OpenCV和Python的图像处理项目，利用OpenCV进行图像处理与人脸检测，使用pytesseract进行文字识别，可实现图像中人脸的自动检测以及图像中文字的提取。

项目的主要特性和功能

1. 人脸检测：支持从图片和实时视频流中检测人脸。
2. 文字识别：支持对图像中的中英文文字进行识别。

安装使用步骤

环境安装

1. 安装Python，确保已安装Python 3.6.8或更高版本。
2. 安装OpenCV： bash pip install opencv-python
3. 安装其他依赖库： bash pip install numpy scipy matplotlib scikit-learn jupyter dlib pillow pytesseract
4. 安装Tesseract-OCR：
   • 下载并安装Tesseract-OCR，安装路径为C:\Program Files\Tesseract-OCR。
   • 下载中文语言包并放置在C:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata目录下。

配置

1. 配置OpenCV：
   • 如果导入cv2时出现错误，可在VSCode中按CTRL + Shift + P，选择“開啟設定json”，并在最后一段新增： json "python.linting.pylintArgs": ["--generate-members"]
2. 配置pytesseract：
   • 修改pytesseract.py文件中的tesseract_cmd路径为Tesseract的安装路径： python tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

使用步骤

1. 人脸检测：
   • 运行脚本进行图片或视频中的人脸检测。
   • 示例代码： python import cv2 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml") img = cv2.imread('a.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.08, minNeighbors=5, minSize=(32, 32)) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('img', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
2. 文字识别：
   • 运行脚本进行图像中的文字识别。
   • 示例代码： python import pytesseract from PIL import Image pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' image = Image.open('a.png') code = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim') print(code)

注意事项

• 确保所有依赖库已正确安装并配置。
• 人脸检测时，确保级联分类器文件路径正确。
• 文字识别时，确保Tesseract OCR已正确安装并配置路径。
• 输入图像质量对识别结果有较大影响，建议对图像进行预处理以提高识别准确率。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】