Python图文识别技术分享 使用 tesseract-ORC 识别文字,识别率不算太高,需要自我训练 tessdata 数据,才能更精确的识别你想要让电脑认识出来的文字!
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接下来看代码:

import os import pytesseract from PIL import Image from collections import defaultdict #pip install pytesseract #pip install pillow # tesseract.exe所在的文件路径 pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C://Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe' # 获取图片中像素点数量最多的像素 def get_threshold(image): pixel_dict = defaultdict(int) # 像素及该像素出现次数的字典 rows, cols = image.size for i in range(rows): for j in range(cols): pixel = image.getpixel((i, j)) pixel_dict[pixel] += 1 count_max = max(pixel_dict.values()) # 获取像素出现出多的次数 pixel_dict_reverse = {v: k for k, v in pixel_dict.items()} threshold = pixel_dict_reverse[count_max] # 获取出现次数最多的像素点 return threshold # 按照阈值进行二值化处理 # threshold: 像素阈值 def get_bin_table(threshold): # 获取灰度转二值的映射table table = [] for i in range(256): rate = 0.1 # 在threshold的适当范围内进行处理 if threshold * (1 - rate) <= i <= threshold * (1 + rate): table.append(1) else: table.append(0) return table # 去掉二值化处理后的图片中的噪声点 def cut_noise(image): rows, cols = image.size # 图片的宽度和高度 change_pos = [] # 记录噪声点位置 # 遍历图片中的每个点,除掉边缘 for i in range(1, rows - 1): for j in range(1, cols - 1): # pixel_set用来记录该店附近的黑色像素的数量 pixel_set = [] # 取该点的邻域为以该点为中心的九宫格 for m in range(i - 1, i + 2): for n in range(j - 1, j + 2): if image.getpixel((m, n)) != 1: # 1为白色,0位黑色 pixel_set.append(image.getpixel((m, n))) # 如果该位置的九宫内的黑色数量小于等于4,则判断为噪声 if len(pixel_set) <= 4: change_pos.append((i, j)) # 对相应位置进行像素修改,将噪声处的像素置为1(白色) for pos in change_pos: image.putpixel(pos, 1) return image # 返回修改后的图片 # 识别图片中的数字加字母 # 传入参数为图片路径,返回结果为:识别结果 def OCR_lmj(img_path): image = Image.open(img_path) # 打开图片文件 imgry = image.convert('L') # 转化为灰度图 # 获取图片中的出现次数最多的像素,即为该图片的背景 max_pixel = get_threshold(imgry) # 将图片进行二值化处理 table = get_bin_table(threshold=max_pixel) out = imgry.point(table, '1') # 去掉图片中的噪声(孤立点) out = cut_noise(out) # 保存图片 # out.save('E://figures/img_gray.jpg') # 仅识别图片中的数字 # text = pytesseract.image_to_string(out, config='digits') # 识别图片中的数字和字母 text = pytesseract.image_to_string(out) # 去掉识别结果中的特殊字符 exclude_char_list = ' .:\\|\'\"?![],()~@#$%^&*_+-={};<>/¥' text = ''.join([x for x in text if x not in exclude_char_list]) # print(text) return text def main(): # 识别指定文件目录下的图片 # 图片存放目录figures dir = 'D:\\ProjectSVN\\ChuanShengGuoJi\\trunk\CSGJ\\image2' # 遍历figures下的png,jpg文件 for file in os.listdir(dir): if file.endswith('.png') or file.endswith('.jpg'): image_path = '%s/%s' % (dir, file) # 图片路径 answer = file.split('.')[0] # 图片名称,即图片中的正确文字 recognizition = OCR_lmj(image_path) # 图片识别的文字结果 print((answer, recognizition)) main()

以上就是分享的代码,都明白了没?另外很多人在学习Python的过程中,往往因为遇问题解决不了从而导致自己放弃,为此我建了个Python全栈开发交流.裙 :一久武其而而流一思(数字的谐音)转换下可以找到了,里面有最新Python教程项目可拿,不懂的问题有老司机解决哦,一起相互监督共同进步

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