利用 Python 识别火车票信息可使用两种方法：基于模板匹配：准备火车票图像模板库，找到匹配度最高的模板，进而提取信息。基于图像处理：对图像进行预处理，分割关键区域，进行字符识别，并与火车票信息结构相匹配。
利用 Python 识别火车票信息
简介
火车票识别在火车票自动查询和管理系统中至关重要。Python 作为一种强大的编程语言，可以轻松地用于火车票信息识别。本文将介绍如何使用 Python 识别火车票上的关键信息，例如票号、出发站、到达站、姓名、座位号等。
方法
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火车票识别可以使用两种主要方法：基于模板匹配和基于图像处理。
基于模板匹配：
准备一个包含火车票图像的模板库。将输入火车票图像与模板库中的图像进行匹配。找到匹配度最高的模板，并从模板中提取信息。
基于图像处理：
对图像进行预处理，如灰度化、噪声去除。使用图像分割技术分割关键区域，如文本区域。对文本区域进行字符识别，并将其与已知的火车票信息结构相匹配。
实现
使用模板匹配：
import cv2# 加载模板库templates = [cv2.imread(f'template{i}.png') for i in range(1, 5)]# 加载输入火车票图像input_image = cv2.imread('input_ticket.png')# 对输入图像与模板进行匹配matches = []for template in templates: res = cv2.matchTemplate(input_image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) matches.append((max_val, max_loc))# 找到匹配度最高的模板best_match_idx = np.argmax(matches)best_match = matches[best_match_idx]max_loc = best_match[1]# 从模板中提取信息info = extract_info_from_template(templates[best_match_idx], max_loc)
使用图像处理：
import cv2import pytesseract# 预处理图像gray_image = cv2.cvtColor(input_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)blur_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)thresh_image = cv2.threshold(blur_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]# 分割关键区域contours, _ = cv2.findContours(thresh_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)text_areas = []for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) if w * h > 1000: text_areas.append((x, y, w, h))# 字符识别和信息提取for text_area in text_areas: text = pytesseract.image_to_string(thresh_image[text_area[1]:text_area[1]+text_area[3], text_area[0]:text_area[0]+text_area[2]]) info = parse_info_from_text(text)
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