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recognition.py

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+import pytesseract
+import cv2
+from PIL import Image
+import os
+
+def recognize_text(input_path):
+    #调整图片宽高
+    def resize_image(input_path, output_path, scale_factor, interpolation=cv2.INTER_CUBIC):
+        # 读取输入图像
+        img = cv2.imread(input_path)
+        # 如果图像读取失败，则返回错误消息
+        if img is None:
+            print("无法读取输入图像，请检查文件路径！")
+            return
+        # 获取输入图像的高度和宽度
+        height, width = img.shape[:2]
+        
+        # 根据缩放因子计算输出图像的大小
+        new_width = int(width * scale_factor)
+        new_height = int(height * scale_factor)
+        
+        # 调整图像大小
+        resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height), interpolation=interpolation)
+        
+        #删除原本图像
+        os.remove(input_path)
+        # 保存调整后的图像
+        cv2.imwrite(output_path, resized_img)
+        print("已保存调整大小后的图像：", output_path)
+    #调整图片宽高
+    output_path = input_path
+    # resize_image(input_path,output_path, 6)
+    image=Image.open(input_path)
+    configdigit='--psm 11' #参数配置
+    text=pytesseract.image_to_string(image,lang='num',config=configdigit)  #选用自己的训练的数据集num
+    return text #返回识别结果