实战 | OpenCV+OCR实现环形文字识别实例(详细步骤 + Python/C++源码)

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导读

    本文将介绍使用OpenCV+OCR实现环形文字识别的详细步骤和代码演示。（来源公众号：OpenCV与AI深度学习）

背景介绍

    光学字符识别(OCR)场景中有很多特殊情况，比如噪声、脏污、倾斜、变形等，都会对识别造成影响。环形文字也是其中一种，我们通常不能直接识别它们，而是先将文字转换到水平方向，再做识别。如下图所示： 

如果我们直接识别，很容易识别失败，那怎么办呢？下面来详细介绍上图文字的识别步骤，也可看做环形文字识别的一般步骤。

详细实现步骤

【1】查找定位图中的圆形轮廓。定位圆形可以使用一般的Blob分析，也可使用霍夫圆变换实现，这里因为圆形比较规则且分明，直接使用霍夫圆变换即可，代码和检测效果如下：

gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)gray = cv2.medianBlur(gray,3)circles = cv2.HoughCircles(gray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,100,\         param1=200,param2=30