Python 手写是一种基于 Python 语言的手写识别技术，它可以将手写文字转换成电子文本。它可以帮助人们快速准确地将手写文字转换成电子文本，而不需要人工干预。
Python 手写识别技术的基础是神经网络，它可以根据输入的图像数据来识别手写文字。神经网络可以通过多层处理来识别图像中的特征，并将其映射到相应的字母或数字上。
Python 手写识别技术也可以用于语音识别、图像处理、自然语言处理、机器人导航、医学影像处理、生物信息学、金融风险分析等领域。
import cv2 # 加载opencv库
import numpy as np # 加载numpy库
from PIL import Image # 加载PIL库
import pytesseract # 加载pytesseract库
# 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 灰度化处理图片
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 阈值化处理图片
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 调用pytesseract进行OCR识别
text = pytesseract.image_to_string(Image.fromarray(binary))
# 打印出OCR识别出来的文字信息 print(text)
Python 手写识别是一个强大而且易于使用的工具，它能够帮助人们快速准确地将手写文字转换成电子文本，而不需要人工干预。此外，它还可以用于各种不同的应用场合，如语音识别、图像处理、生物信息学、金融风险分析等。
本文转载至知乎ID：Charles（白露未晞）知乎个人专栏
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利用Python实现手写笔记的压缩与增强。
至于起因大概是：
这个内容很有趣。。。
——>
说了等于没说。T_T
百度网盘下载链接: https://pan.baidu.com/s/1oagM2fbKUJXSiZ93S_Mszg
密码: 47ws
链接：
https://mzucker.github.io/2016/09/20/noteshrink.html
作者：
Matt Zucker
Step1：确定背景色
假定纸张颜色是扫描图像中最常出现的那一种颜色。
同时将8比特每通道消减至6比特每通道来增加背景色获取的可靠性。
Step2：分离前景色
将色彩从RGB空间映射到HSV空间来实现分离前景色的功能。
规则默认为：
（1）明亮度V比背景色大0.3以上；
（2）饱和度S比背景色大0.2以上。
满足其中一条即为前景色。
Step3：选择呈现色
相当于使用簇分析法解决一个色彩量化问题。
将原始24位每像素的图像转换成一个具有小数量代表色的图像。
主要使用K均值算法实现。
其他说明：
（1）默认情况下，程序会通过重新设置颜色的最大最小强度值为0到255，来增加最后调色板各色的艳丽度和对比度；
（2）程序默认情况下自动地根据输入文件名排序，关键字为数字。
Python版本：3.5.4
相关模块：Scipy模块、numpy模块、PIL模块以及一些Python自带的模块。
环境搭建：安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。
使用演示
全部功能选项：
基本功能使用：
py -3.5 Note_Processor.py + 待处理的笔记图片名
例如下图：
结果展示
笔记1：
结果图：
笔记2：
结果图：
若对结果不满意，请自行在命令行窗口设置相应的参数，即不要使用默认值；
例如：
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