Python:如何找到内部有数字的符号的坐标(技术图纸)

要在Python中找到包含数字的符号的坐标，你可以使用图像处理库（如OpenCV）和OCR（光学字符识别）库（如Tesseract）。以下是一个基本的步骤指南和示例代码：

步骤指南：

图像预处理：使用OpenCV对图像进行预处理，以便更容易地检测和提取符号。
符号检测：应用边缘检测、轮廓查找等技术来定位图像中的符号。
OCR识别：使用Tesseract OCR库来识别符号中的数字。
坐标提取：根据检测到的符号位置提取其坐标。

示例代码：

import cv2
import pytesseract
from PIL import Image

# 加载图像
image_path = 'path_to_your_image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 应用二值化处理
_, binary = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历轮廓
for contour in contours:
    # 获取边界框坐标
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    
    # 提取ROI（感兴趣区域）
    roi = binary[y:y+h, x:x+w]
    
    # 使用Tesseract进行OCR识别
    text = pytesseract.image_to_string(roi, config='--psm 7')
    
    # 检查是否包含数字
    if any(char.isdigit() for char in text):
        print(f"找到包含数字的符号，坐标为: ({x}, {y})")
        # 可选：在图像上绘制边界框
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果图像
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()