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使用Python OpenCV对表格图片进行框线分割与识别

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简介:
本项目采用Python结合OpenCV库,实现对图像中表格的自动检测、框线提取及文字识别功能,为数据抓取和信息处理提供高效解决方案。 使用Python与OpenCV库可以实现将表格图片按照表格线进行分割,并识别出每个子图中的文字内容。以下是相关代码示例: ```python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np image = cv2.imread(C:/Users/Administrator/Desktop/7.jpg, 1) ``` 这段代码用于读取指定路径的图片文件,并将其作为后续处理的基础图像。接下来,你可以继续编写代码来识别表格线、分割子图以及使用OCR技术(如`pytesseract`)提取文字内容。

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客服
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  • 使Python OpenCV线
    优质
    本项目采用Python结合OpenCV库,实现对图像中表格的自动检测、框线提取及文字识别功能,为数据抓取和信息处理提供高效解决方案。 使用Python与OpenCV库可以实现将表格图片按照表格线进行分割,并识别出每个子图中的文字内容。以下是相关代码示例: ```python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np image = cv2.imread(C:/Users/Administrator/Desktop/7.jpg, 1) ``` 这段代码用于读取指定路径的图片文件,并将其作为后续处理的基础图像。接下来,你可以继续编写代码来识别表格线、分割子图以及使用OCR技术(如`pytesseract`)提取文字内容。
  • 使Python OpenCV
    优质
    本项目利用Python结合OpenCV库实现对含有表格图片的自动处理,通过检测和裁剪表格边界来精准提取表格内容,并进行文字识别。 本段落主要介绍了如何使用Python的OpenCV库将包含表格图片按照框线进行分割与识别。通过详细的示例代码讲解了整个过程,对于学习或工作中需要处理类似问题的人来说具有一定的参考价值。有兴趣的朋友可以继续阅读下面的内容来了解更多信息。
  • 使PythonOpenCV阈值
    优质
    本教程介绍如何利用Python结合OpenCV库实现图像处理中的阈值分割技术,帮助读者掌握基础的图像二值化方法。 本段落详细介绍了使用Python与OpenCV进行阈值分割的代码实现方法,并具有一定的参考价值。对此感兴趣的读者可以查阅相关资料进一步学习了解。
  • Python使OpenCV和视频的人脸
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    本教程讲解如何运用Python编程语言结合OpenCV库实现对图像及视频流中人脸的检测与识别。适合初学者快速掌握人脸识别技术的基础应用。 图片人脸识别 ```python import cv2 filepath = img/xingye-1.png img = cv2.imread(filepath) # 读取图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图 # 使用OpenCV的人脸识别分类器 classifier = cv2.CascadeClassifier(haarcascade_frontalface_default.xml) color = (0, ``` 注意代码中最后一行似乎不完整,可能需要检查和补充。
  • 使PythonOpenCV文字的示例方法
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    本篇文章详细介绍了如何利用Python结合OpenCV库实现对图像中的文本区域进行有效分割的方法,并提供代码实例供读者参考学习。 实现步骤如下:首先通过水平投影对图形进行分割,获取每一行的图像;然后使用垂直投影将每行进一步分割为单个字符,并确定每个字符的确切位置。在介绍投影法之前,需要说明的是这种方法分别从水平和垂直方向统计预处理(二值化)后的图像中的特定像素点数。对于黑白二值图来说,通过计算其中的白点或黑点数量可以判断出每一行的上下边界及每一列的左右边界,从而完成分割任务。 接下来使用Python结合OpenCV库实现上述功能,首先定义水平投影函数: ```python import cv2 import numpy as np def getHProjection(image): ``` 这里的`getHProjection`函数将用于计算图像的水平方向上的像素分布情况。
  • 使PythonOpenCV人脸
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    本项目利用Python编程语言结合OpenCV库实现人脸检测与识别功能,涵盖图像处理、特征提取及机器学习算法应用。 利用Python-OpenCV编写的人脸检测程序可以识别图片中的所有人脸并进行标记。资源文件包括所需的全部文件(如图片、模型及py文件),已调试通过可以直接运行。详细信息可参考我的博客文章。
  • 使PythonOpenCV人脸
    优质
    本项目利用Python编程语言结合OpenCV库,实现高效的人脸检测与识别功能,适用于安全监控、用户认证等多种应用场景。 使用Python调用OpenCV进行人脸识别的示例代码如下: 硬件环境:Win10 64位 软件环境: - Python版本:2.7.3 - IDE:JetBrains PyCharm 2016.3.2 - Python库: - opencv-python(3.2.0.6) 搭建过程包括安装OpenCV Python库,具体步骤如下: 在PyCharm中选择opencv-python(3.2.0.6)插件进行安装。 另外提供一些Python入门小贴士。例如,如何通过命令行方式使用whl文件来安装Python包: 1. 首先需要确保已安装了pip。 2. 打开CMD并切换到D:\Python27\Scripts目录下,然后执行`pip install`命令完成安装。 以上内容仅供参考。
  • Python使OpenCV人脸
    优质
    本教程介绍如何利用Python编程语言结合OpenCV库实现基本的人脸识别功能,涵盖环境搭建、代码编写及常见问题解决。 一、作品用途 面部及语音识别技术的广告智能推送系统能够根据性别与年龄来分析消费者的购物心理,并对目标消费者进行精准投放广告,从而提高广告牌的利用率。 二、作品优点 路边或商场的传统广告牌过于固定和僵化,无法灵活切换以适应不同的商家需求。为了解决这一问题并细分顾客的需求,我们团队开发了一款基于人群年龄与性别的智能产品。该产品能够帮助广告管理者及投放者做出更好的商业决策,并在实验室测试中表现出高准确率的面部识别能力以及推送定制化的广告信息。 目前市场上尚未出现类似的人脸识别技术用于精准广告推送的产品。以下是本产品的几个优点: 1. 受众细分具有高度针对性,通过个性化和重新聚合的方式更好地满足消费者需求。 2. 传统屏幕广告正逐渐失去其竞争力,而智能屏幕广告则更加注重消费者的使用体验而非单纯的“广”告展示。 3. 消费者并非反感所有类型的广告,而是对那些不请自来且不符合自己兴趣的广告感到厌烦。利用人工智能技术可以深入了解消费者心理、性格及行为习惯,并提供符合他们期望和满意的贴心信息。 4. 未来的人工智能机器将越来越接近人类智慧水平,在此过程中能够更好地服务于商业领域并提升用户体验。
  • 使OpenCV的示例演示
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    本简介通过实例展示如何运用开源计算机视觉库OpenCV实现图片识别功能,涵盖基础配置、代码编写及应用效果分析。 在安卓系统里,可以使用openCV库来开发一个识别图片的示例程序。
  • 使Python百度云API
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    本教程详细介绍如何利用Python编程语言接入百度云API服务,实现高效的表格数据识别与提取功能。适合对自动化数据处理感兴趣的开发者学习。 Python调用百度云API识别表格的步骤如下: 1. 首先展示一下效果样板的识别结果。 2. 接下来我们开始操作(这个接口与其他API不同,需要使用requests库请求三次)。 首先,我们需要创建一个属于自己的应用,并查阅文档帮助。第一步是获取access_token,在这里我将文件路径放在了函数里面,也可以将其放置在外部,或者制作成循环来识别某个文件夹内的所有图片。 第二步是获取是否成功识别的json数据。如果识别成功会返回一个request_id,可以使用这个ID来获取excel表或选择获取json数据(注意需要把图片转换为base64编码,并支持PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF、PNM和WebP格式)。