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一、整体流程演示

上一篇我们进行了银行卡数字识别，这次我们利用opnecv等基础图像处理方法实现文档扫描OCR识别，该项目可以对任何一个文档，识别扫描出该文档上所有的文字信息。

为了方便后续程序运行，大家可以在Run->Edit Configuration中配置相关参数，选择相应编译器、运行的代码文件，该代码需要传入的参数等，这样大家以后在运行的时候就不用每次都输入一遍参数，比较方便。配置过程如下图所示：

 那具体如何实现呢，其实就包括两个事情，第一个就是把小票拿出来，第二个就是把拿出来的小票上文字的进行识别。

• 首先，先通过边缘检测， 拿到图片中间的小票部分，去掉冗余的背景信息
• 接下来，轮廓检测，把中间小票部分用框框起来，从而获取小票对象
• 透视变换。上一步只获取了这个对象，形状不规则，接下来，还需要进行透视变换操作，让整个小票横铺到图片大小，在图像配准里面是一个非常经典的操作。也是这次学习任务的重点。

通过上面这些预处理操作，就能得到一个非常规整且突出的只有小票信息的图片