python 技术篇-3行代码搞定图像文字识别,pytesseract库实现

python 技术篇-3行代码搞定图像文字识别,pytesseract库实现

我们需要 pillow 和 pytesseract 这两个库,pip install 安装就好。还需要安装 Tesseract-OCR.exe 然后配置下就好了。具体的环境配置方法请看python 技术篇-使用pytesseract库进行图像识别之环境配置https://www.cnblogs.com/chenshengkai/p/11318272.html英文字母图像识别演示这个是我保存名为 English.png 的图片,下面我来提取文字。

pytesseract 库的 image_to_string() 方法就能把图片中的英文字母提取出来。from PIL import Imageimport pytesseract image = Image.open('English.png')content = pytesseract.image_to_string(image,)   # 解析图片print(content) 运行效果图:注:有些字体可能会识别出现问题,尽量用比较标准的字体。

中文汉字图像识别演示这个是我保存名为 chinese.png 的图片,下面我来提取文字。首先需要安装对应的语言包:Tesseract各个版本语言包获取方式和安装方法要在pytesseract 库的 image_to_string() 方法里加个参数lang='chi_sim',这个就是引用对应的中文语言包,中文语言包的全名是 chi_sim.traineddata。from PIL import Image import pytesseract   image = Image.open('English.png') content = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim') # 解析图片 print(content)

注:有些字体可能会识别出现问题,尽量用比较标准的字体。

tesseract OCR识别工具及pytesseract

python测试开发_AI命理2018.08.22 17:46:22字数 616阅读 3,958简介

python测试开发项目实战-目录

python工具书籍下载-持续更新

可以使用pytesseract库从图像中提取文本。Tesseract是一款由Google赞助的开源OCR。 pytesseract是python包装器,它为可执行文件提供了pythonic API。Tesseract(/'tesərækt/) 这个词的意思是"超立方体",指的是几何学里的四维标准方体,又称"正八胞体"。下图是一个正八胞体绕着两个四维空间中互相正交的平面进行双旋转时的透视投影。不过这里要讲的,是一款以其命名的开源 OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别) 软件。所谓 OCR 是图像识别领域中的一个子领域,该领域专注于对图片中的文字信息进行识别并转换成能被常规文本编辑器编辑的文本。Tesseract 已经有 30 年历史,开始它是惠普实验室的一款专利软件,然后在 2005 年开源,自 2006 年后由 Google 赞助进行后续的开发和维护。在 1995 年 Tesseract 曾是世界前三的 OCR 引擎,而且在现在的免费 OCR 引擎中,其识别精度也仍然是出类拔萃的。因为其免费与较好的效果,许多的个人开发者以及一些较小的团队在使用着 Tesseract ,诸如验证码识别、车牌号识别等应用中,不难见到 Tesseract 的身影。

python_lib_ocr_tesseract.gif安装以ubuntu 16.04为例 # pip3 install pytesseract # apt install tesseract-ocr tesseract-ocr-chi-sim 快速入门 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # Author:    china-testing@126.com wechat:pythontesting qq群:144081101 # CreateDate: 2018-04-25 import pytesseract as pt import requests from PIL import Image #img = Image.open("textinimage.png") print("英文:") url = "https://china-testing.github.io/images/python_lib_ocr_en.png" img = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw) text = pt.image_to_string(img) print(text) #img = Image.open("textinimage.png") print("中文:") url = "https://china-testing.github.io/images/python_lib_ocr.PNG" img = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw) text = pt.image_to_string(img,lang='chi_sim') print(text)

Alt Text

Alt Text执行结果 $ python3 04_10_perform_ocr.py  英文: This is an image containing text. And some numbers 123456789 And also special characters: !@#$%"&*(_+ 中文: pyth0"自动化测试人工智能 可见中文识别的效果并不太好,为此很多公司进行机器学习来改进。另外网易的有道云笔记的OCR效果做得很不错,白描的凑合能用,qq的扫二维码也可以识别文字,但是做得比较烂。ocr可以做python项目对初学者进行实践,请联系微信:pythontesting本文最新代码地址,后续相关ocr的资料也会放在这里。另外tesseract也可以命令行执行:

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 202,905评论 5 476
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,140评论 2 379
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 149,791评论 0 335
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,483评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,476评论 5 364
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,516评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,905评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,560评论 0 256
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,778评论 1 296
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,557评论 2 319
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,635评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,338评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,925评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,898评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,142评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,818评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,347评论 2 342