Python PyTesseract库：实现图像文字识别教程

python项目的pytesseract库怎么使用?

pytesseract是一个旨在识别图像中文本的Python库。
借助GoogleTesseract引擎，它可以将图像中的文本转换为可编辑的文本。
如何使用pytesrect库？下面是一个简单的示例来演示：首先，确保您已经安装了Tesseract引擎并将其路径设置为系统环境变量。
另外，请确认您的Python环境中已安装PyTorch和PIL库。
安装过程通常使用pip工具。
命令如下：pipinstallpytesseract。
如果需要安装PIL库，同样使用pip命令：安装成功后，就可以使用pyseract库了。
以下是识别图像中文本的简单代码示例：importpytesseractfromPILimportImage=Image.open('image.png')#打开图像文件text=pytesseract.image_to_string(image)#将图像转换为文本print(text)#输出识别你得到的文字是这样的，你可以轻松地使用PyTeSeract来识别图片中的文字。

在python代码中使用TesseractOCR

上一篇文章介绍了用于光学字符识别的Tesseract。
在本文中，我们将了解如何在Python脚本中调用Tesseract库。
本文将首先在一小部分图像上测试和评估TesseractOCR的质量。
当文本与背景清晰分离时，超立方体效果最佳。
在实践中，实现这种细分可能极具挑战性。
因此，我们倾向于训练特定领域的图像分类器和检测器。
当你需要将OCR应用到自己的项目中时，你需要知道如何通过Python访问TesseractOCR（假设我们擅长图像分割）。
可能涉及光学字符识别的项目示例包括构建需要从扫描仪提取文本信息的文档扫描仪，或运行扫描纸质医疗记录的程序，希望将该信息放入符合HIPA的数据库中。
在本文中，我们将学习如何在Python程序中调用Tesseract。
在本教程结束时，您将能够将文本从图像转换为Python字符串数据类型。
本文分为三个部分：安装pytesseract、使用Python进行OCR以及TesseractOCR和Python结果。
安装pytesseract需要使用pip安装pytesseract并安装Pillow从磁盘加载图像。
创建一个包含命令行解析器的文件ocr.py，其中包含两个参数：--image（传递到OCR系统的图像的路径）和--preprocess（允许裁剪或模糊的预处理方法）。
加载图像，将其转换为灰度，并根据命令行参数中指定的预处理方法（阈值或过滤）处理图像。
使用os.getpid根据Python脚本的进程ID获取临时图像文件名，将预渲染图像（灰度图像）写入磁盘并保存。
使用pytesseract做光学识别图像中的字符，将图像的文本内容转换为文本字符串，并将临时图像文件传输到磁盘。
临时图像文件将被删除，生成的文本字符串将接受额外处理，例如OCR拼写检查错误或自然语言处理。
在单独的窗口中显示原始图像和处理后的图像cv2.waitKey(0)意味着在退出脚本之前必须等待键盘​​上按下某个键。
您现在可以使用Python和Tesseract对某些输入图像执行光学字符识别。
我们将分别对三张图像执行以下三个步骤：使用Tesseract命令对原始源图像应用OCR，使用ocr.py脚本获取结果，观察阈值处理后的图像是否清晰以及脚本是否打印。
文字内容正确。
使用模糊预处理方法在背景有椒盐噪声的图像上测试Tesseract和ocr.py，以获得更好的识别结果。
尝试另一个图像，这次包含更多文本，然后查看ocr.py测试结果。
摘要：本文讲解了如何在Python程序中应用TesseractOCR算法。
这个算法的局限性就是Tesseract本身的局限性。
当文本与背景清晰分离时，超立方体效果最佳。
尽管光学字符识别不再是一项新技术，它仍然是计算机视觉研究的一个活跃领域，特别是当将光学字符识别应用于现实世界场景的无约束图像时。
深度学习和卷积神经网络(CNN)无疑使我们能够实现更高的准确度，但我们距离“近乎完美”的光学字符识别还很远。
在自己的项目中使用OCR时，建议您先尝试Tesseract。
如果结果不满意，可以使用GoogleVisionAPI。
如果Tesseract和GoogleVision都不是API没有达到足够的准确性，您可能需要重新评估您的数据集并决定是否值得训练您自己的字符分类器，特别是当数据集有噪声或包含您想要非常具体地检测和识别的内容时。
字体。
pytesseract是tesseract命令行工具的一个包。
可以在配置中指定传递的参数。
用法如下：默认只使用英文字体（eng.traineddata）。
如果你想将它应用到中文文本中，你可以使用它。
必须先下载中文字体包并将其放置在指定位置。
单击此处查看和下载其他支持的语言。

【干货好文】实现python之OCR文字识别过程

光学字符识别(OCR)技术通常用于将图像转换为文本。
在Python中实现OCR的方法有很多种，其中easyocr和pytesseract是比较流行的选择，但每种方法都有自己的优点和缺点。

方法一：easyocr

easyocr是基于深度学习的模块，但安装时可能与opencv版本不兼容，需要慎重考虑。

方法二：pytesseract和Tesseract

pytesseract是一个由Google赞助的基于Tesseract的Python接口，现在被公认为是一个优秀的开源OCR系统。
其优点包括实现快、轻量级、离线可用、免费，但中国识别率较低，需要额外的训练数据。

安装Tesseract需要安装Pillow和pytesseract。
您还需要将Tesseract添加到系统路径中，并且可以请求特定语言的训练数据，例如中文chi_sim.traineddata。

使用pytesseract识别图片中的文字，需要保证图片格式清晰，字体规范，不歪斜，不脏污，文字排列整齐。
例如，Poems.jpg和timg.jpg的中文识别效果可能不同，彩色照片的识别效果通常不如黑白照片。

cnocr是一个替代方案

对于只想识别中文的情况，cnocr是一个简单的选择，但它处理复杂排版的能力较弱，尤其是对于屏幕截图或单次扫描等打印文本图像。
-线路识别可能效果不佳。

多线识别功能在cnocr中效果较好，但实际使用情况仍需根据具体需求和图像质量进行评估。