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python图片文本识别的简单实现

文本简单图片 2023-01-31 02:01:41 340人浏览 安东尼

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

Http://blog.sina.com.cn/s/blog_628cc2b70101cjvp.html python图片文本识别使用的工具是PIL和pytesser。因为他们使用到很多的Python库文件,为了避免一个个工具的安装,建议

Http://blog.sina.com.cn/s/blog_628cc2b70101cjvp.html

python图片文本识别使用的工具是PIL和pytesser。因为他们使用到很多的Python库文件,为了避免一个个工具的安装,建议使用Anaconda.

pytesser是谷歌OCR开源项目的一个模块,在Python中导入这个模块即可将图片中的文字转换成文本。pytesser调用了tesseract。当在Python中调用pytesser模块时,pytesser又用tesseract识别图片中的文字。pytesser的使用步骤如下:

首先,安装Python2.7版本,这个版本比较稳定,建议使用这个版本。
其次,安装python OpenCV,请自行百度之。
然后,安装PIL工具,下载的地址是:http://www.pythonware.com/products/pil/,pytesser的使用需要PIL库的支持。
接着下载pytesser,下载的地址是:https://storage.Googleapis.com/google-code-arcHive-downloads/v2/code.google.com/pytesser/pytesser_v0.0.1.zip
如果翻不了墙的话,请使用如下:pytesser下载:http://code.google.com/p/pytesser/  若打不开,可通过百度网盘下载:http://pan.baidu.com/s/1o69LL8Y
最后,将pytesser解压,这个是免安装的,可以将解压后的文件cut到Python安装目录的Lib\site-packages下直接使用,比如我的安装目录是:C:\Python27\Lib\site-packages,同时把这个目录添加到环境变量之中。
完成以上步骤之后,就可以编写图片文本识别的Python脚本了。参考脚本如下:
from pytesser.pytesser import image_to_string

from PIL import *
import Image
import ImageEnhance

image = Image.open(r"D:\workstation\driving_licence.jpg")

#使用ImageEnhance可以增强图片的识别率
enhancer = ImageEnhance.Contrast(image)
image_enhancer = enhancer.enhance(4)

print image_to_string(image_enhancer)

tesseract是谷歌的一个对图片进行识别的开源框架,免费使用,现在已经支持中文,而且识别率非常高,这里简要来个helloworld级别的认识

下载地址:http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe

下载之后进行安装,不再演示。

在tesseract目录下,有个tesseract.exe文件,主要调用这个执行文件,用cmd运行到这个目录下,在这个目录下同时放置一张需要识别的图片,这里是driving_license.jpg

然后运行:tesseract driving_license.jpg result

会把driving_license.jpg自动识别并转换为txt文件到result.txt

但是此时中文识别不好,要下载一个中文包:https://GitHub.com/tesseract-ocr/tessdata/raw/master/chi_sim.traineddata

然后找到tessdata目录,把eng.traineddata替换为chi_sim.traineddata,并且把chi_sim.traineddata重命名为eng.traineddata

ok,现在中文识别基本达到90%以上了

问题一的解决链接:

其实就是下载一个兼容     python2.7        Pillow-2.1.0.win-amd64-py2.7.exe


Python Error in image_to_string

--结束END--

本文标题: python图片文本识别的简单实现

本文链接: https://www.lsjlt.com/news/186349.html(转载时请注明来源链接)

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