OpenCV用于图像预处理，提升OCR识别效果。通过灰度化、二值化、去噪等操作优化图像后，交由Tesseract引擎识别，实现文字提取。
在Python中使用OpenCV进行光学字符识别（OCR）通常不是直接通过OpenCV完成的，因为OpenCV本身并不具备文本识别能力。但它在OCR流程中扮演着关键角色——图像预处理。真正的文字识别一般借助Tesseract OCR引擎，配合OpenCV对图像进行优化处理，从而提升识别准确率。
图像预处理：提升识别准确率的关键
原始图像往往包含噪声、模糊或光照不均等问题，直接送入OCR引擎效果较差。OpenCV可用于改善图像质量：
灰度化：将彩色图像转为灰度图，减少计算复杂度二值化：使用cv2.threshold或自适应阈值使文字与背景更分明去噪：通过高斯模糊或中值滤波减少干扰形态学操作：使用膨胀、腐蚀修复断裂的文字边缘边缘检测与轮廓查找：定位文本区域，裁剪出感兴趣区域（ROI）
结合Tesseract实现文字识别
Tesseract是开源OCR引擎，可通过pytesseract包装器在Python中调用。OpenCV处理完图像后，将其传递给Tesseract解析。
安装依赖：
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pip install opencv-python pytesseract
简单示例代码：
import cv2
import pytesseract
# 读取图像
img = cv2.imread(‘text_image.jpg’)
# 预处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 使用Tesseract识别
text = pytesseract.image_to_string(binary, lang=’chi_sim+eng’) # 支持多语言
print(text)
应用场景与注意事项
该技术适用于证件识别、车牌读取、文档数字化等场景。但需注意：
图像分辨率太低会影响识别效果倾斜文本建议先做透视校正Tesseract对字体样式和排版有一定要求，复杂布局可能需要额外分割处理可结合文本轮廓筛选，避免识别非目标区域
基本上就这些。OpenCV负责“看清”文字，Tesseract负责“读懂”内容，两者配合能构建基础OCR系统。实际应用中可根据需求加入图像旋转、字符分割等增强步骤。
以上就是python OpenCV中的光学字符识别介绍的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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