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Python通过pytesseract库实现识别图片中的文字

作者:空空star

Pytesseract是一个Python的OCR库,它可以识别图片中的文本并将其转换成文本形式。本文就来用pytesseract库实现识别图片中的文字,感兴趣的可以了解一下

前言

大家好,我是空空star,本篇给大家分享一下通过Python的pytesseract库识别图片中的文字。

本篇所用软件相关版本:

macOS 11.6.5
Python 3.8.9
pytesseract 0.3.10
Pillow 9.4.0

一、pytesseract

1.pytesseract是什么

Pytesseract是一个Python的OCR库,它可以识别图片中的文本并将其转换成文本形式。Pytesseract基于Google的Tesseract OCR引擎,具有较高的准确性和可靠性。它可以读取多种格式的图片,包括PNG、JPEG、GIF等。Pytesseract可以应用于自然语言处理、数据挖掘、OCR识别等领域。

2.安装pytesseract

pip install pytesseract

3.查看pytesseract版本

pip show pytesseract

Name: pytesseract
Version: 0.3.10
Summary: Python-tesseract is a python wrapper for Google’s Tesseract-OCR
Home-page: https://github.com/madmaze/pytesseract
Author: Samuel Hoffstaetter
Author-email: samuel@hoffstaetter.com
License: Apache License 2.0
Requires: packaging, Pillow
Required-by:

4.安装PIL

Pillow库是Python图像处理库,pytesseract使用它来处理图像。

pip install pillow

5.查看PIL版本

pip show pillow

Name: Pillow
Version: 9.4.0
Summary: Python Imaging Library (Fork)
Home-page: https://python-pillow.org
Author: Alex Clark (PIL Fork Author)
Author-email: aclark@python-pillow.org
License: HPND
Requires:
Required-by: image, imageio, matplotlib, pytesseract, wordcloud

二、Tesseract OCR

1.Tesseract OCR是什么

Tesseract OCR是一种开源的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,它能够将图像中的文本内容识别并转换为可编辑的文本格式。它最初由惠普实验室开发,现在由谷歌维护和更新。Tesseract OCR支持超过100种语言,包括中文、英文、法文、德文等。它可以在多种操作系统上运行,包括Windows、Linux、macOS等。Tesseract OCR被广泛应用于数字化文档、自动化数据输入、智能搜索等方面。

2.安装Tesseract OCR

macOS下:

brew install tesseract

3.安装 Tesseract OCR 语言包

macOS下:

brew install tesseract-lang

三、使用方法

1.引入库

import pytesseract
from PIL import Image

2.打开图片文件

img = Image.open("demo.png")

3.使用Tesseract进行文字识别

text = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim')

4.输出识别结果

print(text)

原图

识别出的文字截图

总结

image_to_string是一个Python函数,它是由tesseract OCR引擎提供的。这个函数的作用是将一个图像中的文本转换成字符串,也就是把图像中的文字识别出来,并把它们转换成计算机可以处理的字符串格式。这个函数可以接受多种格式的图像,例如JPEG、PNG、BMP等。在使用这个函数前,需要确保已经安装了tesseract OCR引擎。

以上就是Python通过pytesseract库实现识别图片中的文字的详细内容,更多关于Python pytesseract识别图片中文字的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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