作者: jclian,本人從事Python已一年多,是Python愛好者,喜歡算法,熱愛分享,希望能結交更多志同道合的朋友,一起在學習Python的道路上走得更遠!
OCR與Tesseract介紹 將圖片翻譯成文字一般被稱為光學文字識別(Optical Character Recognition,OCR)。可以實現OCR 的底層庫並不多,目前很多庫都是使用共同的幾個底層OCR 庫,或者是在上面進行定製。
Tesseract 是一個OCR 庫,目前由Google 贊助(Google 也是一家以OCR 和機器學習技術聞名於世的公司)。Tesseract 是目前公認最優秀、最精確的開源OCR 系統。
除了極高的精確度,Tesseract 也具有很高的靈活性。它可以通過訓練識別出任何字體(只要這些字體的風格保持不變就可以),也可以識別出任何Unicode 字符。
Tesseract的Windows安裝包下載地址為:http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe ,下載後雙擊直接安裝即可。安裝完後,需要將Tesseract添加到系統變量中。在CMD中輸入tesseract -v, 如顯示以下界面,則表示Tesseract安裝完成且添加到系統變量中。
Linux 用戶可以通過apt-get 安裝:
$sudo apt-get tesseract-ocr
用Tesseract可以識別格式規範的文字,主要具有以下特點:
使用一個標準字體(不包含手寫體、草書,或者十分「花哨的」字體
雖然被複印或拍照,字體還是很清晰,沒有多餘的痕跡或汙點
排列整齊,沒有歪歪斜斜的字
沒有超出圖片範圍,也沒有殘缺不全,或緊緊貼在圖片的邊緣
下面將給出幾個tesseract識別圖片中文字的例子。
首先是E://figures/other/poems.jpg, 輸入命令:tesseract E://figures/other/poems.jpg E://figures/other/poems.txt, 則會將poems.jpg中的識別文字寫入到poems.txt中,如下圖:
接著是稍微有點傾斜的文字圖片th.jpg,識別情況如下:
可以看到識別的情況不如剛才規範字體的好,但是也能識別圖片中的大部分字母。最後是識別簡體中文,需要事先安裝簡體中文語言包,下載地址為:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/find/master/chi_sim.traineddata ,再講chi_sim.traineddata放在C:Program Files (x86)Tesseract-OCR essdata目錄下。我們以圖片timg.jpg為例:
輸入命令:
tesseract E://figures/other/timg.jpg E://figures/other/timg.txt -l chi_sim
識別結果如下:
只識別錯了一個字,識別率還是不錯的。最後加一句,Tesseract對於彩色圖片的識別效果沒有黑白圖片的效果好。
pytesseract pytesseract是Tesseract關於Python的接口,可以使用pip install pytesseract安裝。安裝完後,就可以使用Python調用Tesseract了,不過,你還需要一個Python的圖片處理模塊,可以安裝pillow.
輸入以下代碼,可以實現同上述Tesseract命令一樣的效果:
import pytesseract
from PIL import Image
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C://Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe'
text = pytesseract.image_to_string(Image.open('E://figures/other/poems.jpg'))
print(text)
運行結果(部分)如下:
《Python網絡數據採集》 【美】 Ryan Mitchell 人民郵電出版社
https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/78233459?locationNum=7&fps=1
http://www.inimei.cn/archives/297.html
Python中文社區作為一個去中心化的全球技術社區,以成為全球20萬Python中文開發者的精神部落為願景,目前覆蓋各大主流媒體和協作平臺,與阿里、騰訊、百度、微軟、亞馬遜、開源中國、CSDN等業界知名公司和技術社區建立了廣泛的聯繫,擁有來自十多個國家和地區數萬名登記會員,會員來自以公安部、工信部、清華大學、北京大學、北京郵電大學、中國人民銀行、中科院、中金、華為、BAT、谷歌、微軟等為代表的政府機關、科研單位、金融機構以及海內外知名公司,全平臺近20萬開發者關注。
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