以下是一个使用OpenCV进行数字识别的示例代码，可以应用于旺旺商聊28算账机器人软件中：
CSDN@qqq740021500
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import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('invoice.jpg') # 将图像转为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 对图像进行二值化处理，使得数字和文本更容易被识别 _, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU) # 查找图像中的轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历每个轮廓并提取其中的数字或文本 for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) if h < 10 or w < 10: # 忽略过小的轮廓，避免误识别 continue # 提取数字或文本图像区域 roi = binary[y:y+h, x:x+w] # 调整大小，以适应模型输入要求 roi = cv2.resize(roi, (28, 28)) # 将图像转为模型输入向量 input_vector = roi.reshape(1, 28 * 28) # 使用训练好的模型进行数字或文本识别 result = model.predict(input_vector) # 显示识别结果 cv2.putText(image, str(result), (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1) # 显示处理后的图像 cv2.imshow('result', image) cv2.waitKey(0)
该代码使用OpenCV对输入的发票图像进行数字或文本识别，并将识别结果显示在原始图像上。在实际应用中，可以根据需要修改代码，以适应不同的数据处理和模型训练要求。
