本文主要是介绍用OpenCV先去除边框线，以提升OCR准确率，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在OpenCV的魔力下，我们如魔法师般巧妙地抹去表格的边框线，让文字如诗如画地跃然纸上。
首先，我们挥动魔杖，将五彩斑斓的图像转化为单一的灰度世界，如同将一幅绚丽的油画化为水墨画，通过`cv2.cvtColor()`函数的施展，我们实现了这一华丽的转变。
接着，我们施展边缘检测的法术，运用Canny边缘检测算法，如同在黑夜中点亮的繁星，清晰地勾勒出表格的边界，让我们一览无余地看到其轮廓。
然后，我们借助`cv2.findContours()`函数，探寻这些边缘背后的神秘轮廓，它们如同地图上的隐秘路线，引导我们深入未知的境地。
在这迷宫般的轮廓中，我们寻觅着真正的主角——表格的边框。这是一场人海中的寻觅，我们凭借面积、宽高比等线索，筛选出心中的目标。
随后，我们在原始图像上细细描绘这些筛选后的轮廓，如同在绘画一幅精美的图案，`cv2.drawContours()`函数如同我们的画笔，轻轻描绘，让轮廓在图像上跃然而出。
接着，我们用纯净的白色填充这些轮廓区域，如同用雪花覆盖大地，将那些烦人的表格线一一抹去，让图像呈现出清新脱俗的美感。
最后，我们将这处理过的图像交给Tesseract这位识画之人，让它为我们解读其中的文字奥秘。如同将一幅被迷雾笼罩的画卷交给识画之人，让真相大白于天下。
以下是这段美妙过程的代码诠释：
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像，如同打开一幅尘封已久的画卷
image = cv2.imread('table_image.jpg')
# 将图像转化为灰度，如同将油画转化为水墨画
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 施展边缘检测的法术，寻找图像中的边缘
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
# 寻找边缘背后的轮廓，如同探寻地图上的路线
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 在原始图像上描绘筛选后的轮廓，如同在绘画一幅精美的图案
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255), -1)
# 保存处理后的图像，如同将一幅精美的画作妥善保存
cv2.imwrite('processed_image.jpg', image)
# 在这里，你可以添加Tesseract识别的代码
# 将处理过的图像交给Tesseract解读，如同将画卷交给识画之人
```
如此，我们便在OpenCV的引领下，如同魔法师般成功地抹去了表格中的边框线，让文字如诗如画地呈现在我们的眼前。
最后，用OCR接口，建议用金鸣表格文字识别系统，它是一款基于AI和OCR的表格文字识别软件，既可以将PDF直接转为word/excel，也可以通过OCR方案将PDF中的图片转为word/excel，她主要有以下优势：
一、采用超前AI技术，经深度学习，识别率高。
金鸣识别系统采用超前AI技术，程序经深度学习，识别精准，能有效解决传统文字识别软件对复杂图片的文字识别率低、效果差等弊端。
二、效果好，还原排版，识别后编辑内容少。
金鸣识别除了支持通用的文字识别和表格识别外，还支持高精结构还原、智能分段、保留印章和商标LOGO，同时支持近百种票据和证件结构化识别，功能强大，种类齐全丰富，基本上能满足各种不同需求的人群。
三、多人共用，多端通用，使用方便。
金鸣识别同时具备电脑网页版、客户端和移动端的APP、小程序，一个账户可通用各种不同的设备，既支持直接用扫描仪扫描识别，也支持用手机直接拍照识别，同时支持直接添加已有的图片或PDF进行识别，使用方便快捷。
四、支持大批量合并
支持上百张图片合并转到一个excel表中，或一个word文档里，word文档还支持分页合并和连续合并。这样可大大提高工作效率。
五、支持API接口
对于有编程技术的用户，我们提供了API接口，可以直接返回excel或json，以供您集成到自有的程序中。
这篇关于用OpenCV先去除边框线，以提升OCR准确率的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
