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C++ OCR(Optical Character Recognition,光學字符識別)庫在表單自動化中的應(yīng)用實例可以涉及多個方面,例如將紙質(zhì)表單中的數(shù)據(jù)自動識別并填寫到電子表格或數(shù)據(jù)庫中。以下是一個簡化的示例,說明如何使用C++ OCR庫(如Tesseract OCR)實現(xiàn)這一功能。
假設(shè)有一個紙質(zhì)銷售發(fā)票,包含商品名稱、單價、數(shù)量、總價等信息。我們需要將這些信息自動識別并填寫到一個電子表格(如Excel)中。
以下是一個簡化的代碼示例,展示了如何使用C++和Tesseract OCR庫實現(xiàn)上述功能。請注意,這只是一個基本示例,實際應(yīng)用中可能需要更多的錯誤處理和優(yōu)化。
#include <iostream>
#include <string>
#include <tesseract/baseapi.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace tesseract;
// 圖像預處理函數(shù)
cv::Mat preprocessImage(const string& imagePath) {
cv::Mat image = cv::imread(imagePath);
if (image.empty()) {
cerr << "Error: Could not read image file." << endl;
return cv::Mat();
}
// 轉(zhuǎn)換為灰度圖像
cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2GRAY);
// 應(yīng)用二值化
cv::threshold(image, image, 0, 255, cv::THRESH_BINARY_INV | cv::THRESH_OTSU);
return image;
}
// 從圖像中提取文本
string extractTextFromImage(const cv::Mat& image) {
Tesseract* ocr = new Tesseract();
ocr->SetImage(image.data, image.cols, image.rows, image.channels(), image.total() * image.elemSize());
// 設(shè)置識別語言為中文
ocr->SetVariable("tessedit_char_whitelist", "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ");
string result;
if (ocr->Process()) {
result = ocr->GetUTF8Text();
} else {
cerr << "Error: Tesseract OCR could not recognize text." << endl;
}
delete ocr;
return result;
}
int main() {
// 圖像預處理
cv::Mat image = preprocessImage("path_to_scanned_image.jpg");
if (image.empty()) {
return 1;
}
// 從圖像中提取文本
string text = extractTextFromImage(image);
if (text.empty()) {
return 1;
}
// 輸出識別出的文本
cout << "Recognized Text:" << endl << text << endl;
// 在這里添加將數(shù)據(jù)填充到電子表格的代碼
// ...
return 0;
}
請注意,這只是一個基本示例,實際應(yīng)用中可能需要更多的錯誤處理和優(yōu)化。
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