以下是基于OpenCV與OCR實現弧形文字識別的完整技術方案，結合了圖像預處理、幾何變換與OCR引擎調用等關鍵步驟，并提供優化技巧：

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🔍 一、技術原理

弧形文字識別的核心在于??將彎曲文本轉換為水平直線??，便于OCR引擎處理：

1. ??幾何變換??：通過霍夫圓檢測定位弧形文字的圓心與半徑，利用極坐標變換（warpPolar）將弧形展開為矩形。
2. ??OCR適配??：展開后的水平文本可直接輸入OCR引擎（如Tesseract或PaddleOCR）進行識別。

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🛠 二、實現步驟與代碼詳解

📌 ??1. 圖像預處理：擴充與圓檢測??

import cv2
import numpy as np# 讀取圖像并擴充畫布（避免邊緣截斷）
img = cv2.imread("arc_text.png")
new_img = np.zeros((img.shape[0]*3, img.shape[1]*3, 3), dtype=np.uint8)
y_start, x_start = new_img.shape[0]//3, new_img.shape[1]//3
new_img[y_start:y_start+img.shape[0], x_start:x_start+img.shape[1]] = img# 灰度化 + 中值濾波去噪
gray = cv2.cvtColor(new_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.medianBlur(gray, 5)# 霍夫圓檢測（關鍵參數調節）
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=100,param1=200, param2=30, minRadius=300, maxRadius=500
)
x, y, radius = circles[0][0]  # 取首個檢測到的圓

??關鍵點??：

• ??圖像擴充??：避免圓弧靠近邊緣導致檢測失敗。
• ??參數調節??：param2（累加器閾值）控制圓檢測靈敏度，值越小檢測越多（可能包含噪聲）。

📌 ??2. 極坐標變換：弧形轉水平??

# 截取圓弧區域ROI
roi = new_img[int(y-radius):int(y+radius), int(x-radius):int(x+radius)]
center_roi = (radius, radius)  # ROI內圓心坐標# 極坐標變換（300x600為輸出圖像尺寸）
polar_img = cv2.warpPolar(roi, (600, 300), center_roi, radius,flags=cv2.WARP_POLAR_LINEAR + cv2.INTER_CUBIC
)
polar_img = cv2.rotate(polar_img, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)  # 旋轉為水平文本
cv2.imwrite("polar_transformed.jpg", polar_img)

??效果??：弧形文字被展開為水平方向，如：
https://example.com/polar_demo.jpg
(圖示：弧形文字→水平文本的轉換結果)

📌 ??3. OCR識別與結果映射??

# 使用PaddleOCR識別水平文本
from paddleocr import PaddleOCR
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")
result = ocr.ocr(polar_img, cls=True)# 解析識別結果
texts = [line[1][0] for line in result[0]]
print("識別結果:", "".join(texts))# 反極坐標變換（可選：將結果框映射回原圖）
polar_inv = cv2.warpPolar(polar_img, (2*radius, 2*radius), center_roi, radius,flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP + cv2.WARP_POLAR_LINEAR
)
new_img[y_start:y_start+img.shape[0], x_start:x_start+img.shape[1]] = polar_inv

??OCR選型建議??：

• ??中文場景??：優先選PaddleOCR（對中文支持更好）。
• ??英文場景??：Tesseract + --psm 6（識別整塊文本）。

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? 三、優化技巧與常見問題

1. ??圓心檢測失敗??：

   • 調整cv2.HoughCircles的param1（邊緣梯度閾值）和param2（累加器閾值）。
   • 手動指定圓心：若圖像中圓弧不完整，可直接標注圓心坐標。

2. ??文字扭曲矯正??：

   • 若極坐標變換后文字傾斜，添加旋轉校正（cv2.getRotationMatrix2D + cv2.warpAffine）。

3. ??識別精度提升??：

   • ??預處理??：對展開后的圖像進行銳化（cv2.filter2D）或對比度增強（cv2.equalizeHist）。
   • ??OCR配置??：Tesseract啟用--oem 3（LSTM引擎）+ 語言模型微調。

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💎 四、不同形狀文字識別方案對比

??文字形狀??	??核心技術??	??適用OCR引擎??	??難度??
弧形文字	霍夫圓檢測 + 極坐標變換	PaddleOCR/Tesseract	????
環形文字	圓心擴展 + 極坐標變換	Tesseract	???
直線文本	透視變換（仿射變換）	任意OCR引擎	??
扭曲文本	薄板樣條變換（TPS）	CRNN + 語言模型	?????

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??注??：實際應用中需根據圖像分辨率動態調整霍夫圓參數與ROI大小。對于復雜背景，建議先使用語義分割（如U-Net）提取文字區域再處理。