openCV实战-系列教程11：文档扫描OCR识别上（轮廓检测/轮廓近似/透视变换/OCR识别）项目实战、源码解读

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下篇内容：
openCV实战-系列教程13：文档扫描OCR识别下（图像轮廓/模版匹配）项目实战、源码解读

1、运行效果演示

项目界面：

如果还没有安装openCV，请看这篇安装教程

1.1 输入参数

在运行参数配置界面输入以下指令即可运行

--image ./images/receipt.jpg

2023版pycharm配置运行参数教程
新版本openCV中的cv2.findContours返回值从3个变成了两个
通过修改参数receipt.jpg，可以处理其他的图像数据。

1.2 整体流程与效果

运行打印结果：

C:\Users\Alex\anaconda3\envs\CV\python.exe A:\2_gupao\ocr\scan.py --image ./images/receipt.jpg
STEP 1: 边缘检测
STEP 2: 获取轮廓
STEP 3: 变换
进程已结束，退出代码为 0

原始图像是一张购物小票，是从任意角度拍摄的，需要把这个小票调整到一个正确的角度，然后才能进行文字识别。第一步需要进行边缘检测，得到这个小票。

第二步框出这个小票，这个框起来的过程就是一个轮廓检测。

第三张就需要把这个小票放正了，整齐的排列出来，才能识别出里面的文字，做字符识别的操作。

第四步将这个小票的内容的文字识别出来，即OCR文字识别。

2、图像读取与处理

2.1 数据读取

读取输入

image = cv2.imread(args["image"])
ratio = image.shape[0] / 500.0
orig = image.copy()
image = resize(orig, height=500)

1. 读取图像
2. image.shape[0]是原始图像高，500是等下需要resize的高，保存这个比例，因为后续需要对原始图像进行处理，这个时候需要获取这个比例值
3. 深度复制原始图像
4. resize原始图像，设置高为500，宽会自动根据比例计算给出，这里的resize函数是我自己写的，主要是通过给定的h，安装原始的长宽比例计算出宽，再用openCV的resize函数（cv2.resize）

2.2 预处理

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edged = cv2.Canny(gray, 75, 200)
print("STEP 1: 边缘检测")
cv2.imshow("Image", image)
cv2.imshow("Edged", edged)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

1. 原始图像灰度处理
2. 高斯滤波，过滤一些干扰噪声
3. 边缘检测
4. 打印文字
5. 打印原始图像
6. 打印边缘检测图像
7. 等待按任意键
8. 关闭所有窗口

打印结果：

STEP 1: 边缘检测

3、轮廓检测

3.1 获取轮廓

cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5]
for c in cnts:
    peri = cv2.arcLength(c, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True)
    if len(approx) == 4:
        screenCnt = approx
        break

1. 获取轮廓，edged.copy()深度复制图像，RETR_LIST检索所有的轮廓，并将其保存到一条链表当中，CHAIN_APPROX_SIMPLE轮廓逼近方法，获取第一个返回值，全部轮廓
2. 排序轮廓，这个函数是我自己写的（解析参考这个教程3.3），取出前5个轮廓，因为根据任务不同可能有多个复合的轮廓，比如有三张小票
3. 遍历每一个轮廓
4. 计算当前轮廓周长
5. 计算近似轮廓，实际中的轮廓可能是一些点组成的，因为不规则的轮廓即拟合出大量的点，根据周长百分比0.02 * peri来近似轮廓，这个值设置的大近似出的轮廓可能就是多边形，小可能就是矩形或者三角形
6. 如果点数是四就是矩形
7. 如果是矩形，就是我们想要的轮廓，因为小票的轮廓最好是一个矩形，保存这个轮廓
8. break

3.2 画出轮廓

print("STEP 2: 获取轮廓")
cv2.drawContours(image, [screenCnt], -1, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Outline", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

打印结果：

1. 打印文字
2. 画出轮廓，参数分别是原始图像、轮廓信息、全部轮廓、轮廓颜色、轮廓线条粗细
3. 打印轮廓图像

STEP 2: 获取轮廓

4 顶点排序函数

我们有A、B、C、D四个点，组成一个不规整的四边形，现在通过下面这个函数，将这四个点的顺序调整到合适的顺序，调整后的结果方便我们把四个点映射成规整的矩形的四个点

def order_points(pts):
    rect = np.zeros((4, 2), dtype="float32")
    s = pts.sum(axis=1)
    rect[0] = pts[np.argmin(s)]
    rect[2] = pts[np.argmax(s)]
    diff = np.diff(pts, axis=1)
    rect[1] = pts[np.argmin(diff)]
    rect[3] = pts[np.argmax(diff)]
    return rect

1. pts是一个存放原始数据的二维list，一共有4个元素，分别对应ABCD四个点，然后每个元素对应两个值，分别是横坐标和纵坐标。
2. 构造一个名为rect 结构和pts一样的二维list，里面全部存放0
3. 把pts的每个点的横纵坐标加起来，保存一个名为s的有4个元素的list，每个元素分别为A、B、C、D四个点的坐标之和
4. 求出s最小数对应的索引对应在pts的点的两个坐标值，作为rect 的第1个点的两个坐标
5. 求出s最大数对应的索引对应在pts的点的两个坐标值，作为rect 的第3个点的两个坐标
6. 把pts的每个点的纵坐标减去横坐标，保存一个名为diff 的有4个元素的list，每个元素分别为A、B、C、D四个点的坐标之差
7. 求出diff最小数对应的索引对应在pts的点的两个坐标值，作为rect 的第2个点的两个坐标
8. 求出diff最大数对应的索引对应在pts的点的两个坐标值，作为rect 的第4个点的两个坐标
9. 返回rect

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