如下小程序为使用python+opencv将表格图片，按照表格进行分割，并识别分割后的子图片中的文字，希望对需要的小伙伴有一些些帮助。具体的实现见如下代码。

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Tue May 28 19:23:19 2019将图片按照表格框线交叉点分割成子图片（传入图片路径）@author: hx""" import cv2import numpy as npimport pytesseract image = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/7.jpg', 1)#灰度图片gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#二值化binary = cv2.adaptiveThreshold(~gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 35, -5)#ret,binary = cv2.threshold(~gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)cv2.imshow("二值化图片：", binary) #展示图片cv2.waitKey(0) rows,cols=binary.shapescale = 40#识别横线kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(cols//scale,1))eroded = cv2.erode(binary,kernel,iterations = 1)#cv2.imshow("Eroded Image",eroded)dilatedcol = cv2.dilate(eroded,kernel,iterations = 1)cv2.imshow("表格横线展示：",dilatedcol)cv2.waitKey(0) #识别竖线scale = 20kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(1,rows//scale))eroded = cv2.erode(binary,kernel,iterations = 1)dilatedrow = cv2.dilate(eroded,kernel,iterations = 1)cv2.imshow("表格竖线展示：",dilatedrow)cv2.waitKey(0) #标识交点bitwiseAnd = cv2.bitwise_and(dilatedcol,dilatedrow)cv2.imshow("表格交点展示：",bitwiseAnd)cv2.waitKey(0)# cv2.imwrite("my.png",bitwiseAnd) #将二值像素点生成图片保存 #标识表格merge = cv2.add(dilatedcol,dilatedrow)cv2.imshow("表格整体展示：",merge)cv2.waitKey(0) #两张图片进行减法运算，去掉表格框线merge2 = cv2.subtract(binary,merge)cv2.imshow("图片去掉表格框线展示：",merge2)cv2.waitKey(0) #识别黑白图中的白色交叉点，将横纵坐标取出ys,xs = np.where(bitwiseAnd>0) mylisty=[] #纵坐标mylistx=[] #横坐标 #通过排序，获取跳变的x和y的值，说明是交点，否则交点会有好多像素值值相近，我只取相近值的最后一点#这个10的跳变不是固定的，根据不同的图片会有微调，基本上为单元格表格的高度（y坐标跳变）和长度（x坐标跳变）i = 0myxs=np.sort(xs)for i in range(len(myxs)-1): if(myxs[i+1]-myxs[i]>10): mylistx.append(myxs[i]) i=i+1mylistx.append(myxs[i]) #要将最后一个点加入 i = 0myys=np.sort(ys)#print(np.sort(ys))for i in range(len(myys)-1): if(myys[i+1]-myys[i]>10): mylisty.append(myys[i]) i=i+1mylisty.append(myys[i]) #要将最后一个点加入 print('mylisty',mylisty)print('mylistx',mylistx) #循环y坐标，x坐标分割表格for i in range(len(mylisty)-1): for j in range(len(mylistx)-1): #在分割时，第一个参数为y坐标，第二个参数为x坐标 ROI = image[mylisty[i]+3:mylisty[i+1]-3,mylistx[j]:mylistx[j+1]-3] #减去3的原因是由于我缩小ROI范围 cv2.imshow("分割后子图片展示：",ROI) cv2.waitKey(0) #special_char_list = '`~!@#$%^&*()-_=+[]{}|\\;:‘'，。《》/？ˇ' pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'E:/Tesseract-OCR/tesseract.exe' text1 = pytesseract.image_to_string(ROI) #读取文字，此为默认英文 #text2 = ''.join([char for char in text2 if char not in special_char_list]) print('识别分割子图片信息为：'+text1) j=j+1 i=i+1

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。