C++ OCR庫在表單自動化中的應用實例

C++ OCR（Optical Character Recognition，光學字符識別）庫在表單自動化中的應用實例可以涉及多個方面，例如將紙質表單中的數據自動識別并填寫到電子表格或數據庫中。以下是一個簡化的示例，說明如何使用C++ OCR庫（如Tesseract OCR）實現這一功能。

場景描述

假設有一個紙質銷售發票，包含商品名稱、單價、數量、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。

步驟概述

1. 圖像預處理：對紙質發票進行掃描，得到數字圖像。
2. OCR識別：使用Tesseract OCR庫對圖像中的文字進行識別。
3. 數據解析：從識別出的文本中提取所需的信息。
4. 數據填充：將解析出的數據自動填寫到電子表格中。

代碼示例

以下是一個簡化的代碼示例，展示了如何使用C++和Tesseract OCR庫實現上述功能。請注意，這只是一個基本示例，實際應用中可能需要更多的錯誤處理和優化。

#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
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();
    }

    // 轉換為灰度圖像
    cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    // 應用二值化
    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;

    // 在這里添加將數據填充到電子表格的代碼
    // ...

    return 0;
}

說明

1. 圖像預處理：使用OpenCV庫對圖像進行預處理，包括轉換為灰度圖像和應用二值化。
2. OCR識別：使用Tesseract OCR庫對預處理后的圖像進行文字識別。注意設置識別語言為中文，并限制識別字符集。
3. 數據解析：從識別出的文本中提取所需的信息，例如商品名稱、單價、數量、總價等。
4. 數據填充：將解析出的數據自動填寫到電子表格中。這可以通過使用Excel相關庫（如Apache POI）或使用其他數據填充方法來實現。

請注意，這只是一個基本示例，實際應用中可能需要更多的錯誤處理和優化。