效果展示



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实现步骤



STEP1、导入头文件

import Vision



STEP2、识别图片



      var textLayers : [CAShapeLayer] = []
        //VNDetectTextRectanglesRequest 这个不要写错！
        let textDetectionRequest = VNDetectTextRectanglesRequest(completionHandler: {(request, error) in

            guard let observations = request.results as? [VNTextObservation]
                else { fatalError("unexpected result type from VNDetectTextRectanglesRequest") }

            //把检测到的文字添加layer
            textLayers = self.addShapesToText(forObservations: observations, withImageView: self.textImageView)
        })



STEP3、在图片上添加layer展示



 //如果图片存在，那就进行处理（添加layer）
        if let image = self.textImageView.image, let cgImage = image.cgImage {
            let handler = VNImageRequestHandler(cgImage: cgImage, options: [:])

            guard let _ = try? handler.perform([textDetectionRequest]) else {
                return print("Could not perform text Detection Request!")
            }

            for layer in textLayers {
                textImageView.layer.addSublayer(layer)
            }
        }

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完整代码：




import UIKit
import Vision


class ViewController: UIViewController {

    @IBOutlet var resultLabel: UILabel!
    @IBOutlet weak var textImageView: UIImageView!

    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()
        self.findText()
    }

    func findText() {

        var textLayers : [CAShapeLayer] = []
        let textDetectionRequest = VNDetectTextRectanglesRequest(completionHandler: {(request, error) in

            guard let observations = request.results as? [VNTextObservation]
                else { fatalError("unexpected result type from VNDetectTextRectanglesRequest") }

            //把检测到的文字添加layer
            textLayers = self.addShapesToText(forObservations: observations, withImageView: self.textImageView)
        })

        //如果图片存在，那就进行处理（添加layer）
        if let image = self.textImageView.image, let cgImage = image.cgImage {
            let handler = VNImageRequestHandler(cgImage: cgImage, options: [:])

            guard let _ = try? handler.perform([textDetectionRequest]) else {
                return print("Could not perform text Detection Request!")
            }

            for layer in textLayers {
                textImageView.layer.addSublayer(layer)
            }
        }

    }

    func addShapesToText(forObservations observations: [VNTextObservation], withImageView textImageView: UIImageView) -> [CAShapeLayer] {


        //map 筛选里面的结构
        let layers: [CAShapeLayer] = observations.map { observation in

            let w = observation.boundingBox.size.width * textImageView.bounds.width
            let h = observation.boundingBox.size.height * textImageView.bounds.height
            let x = observation.boundingBox.origin.x * textImageView.bounds.width
            let y = abs(((observation.boundingBox.origin.y * (textImageView.bounds.height)) - textImageView.bounds.height)) - h

            let layer = CAShapeLayer()
            layer.frame = CGRect(x: x , y: y, width: w, height: h)
            layer.borderColor = UIColor.green.cgColor
            layer.borderWidth = 2
            layer.cornerRadius = 3

            return layer
        }
        return layers
    }
}

自学Python3第5天，今天突发奇想，想用Python识别图片里的文字。没想到Python实现图片文字识别这么简单，只需要一行代码就能搞定
#作者微信：2501902696
from PIL import Image
import pytesseract
#上面都是导包，只需要下面这一行就能实现图片文字识别
text=pytesseract.image_to_string(Image.open('denggao.jpeg'),lang='chi_sim')
print(text)

我们以识别诗词为例

下面是我们要识别的图片


###先看下效果图


我们运行代码后识别的结果,有几个字没有正确识别，但是大多数字都能识别出来。
风急天高猿啸哀 渚芸胄芳少白鸟飞凤
无边落木萧萧下, 不尽长量工盲衮宕衮来
万里悲秋常1乍窨, 百年多病独登氤
艰难苦恨擎霜量 漂倒新停澍酉帆

##一行代码就能识别图片，我们背后要做些准备工作的
这里我们需要用到两个库：pytesseract和PIL
同时我们还需要安装识别引擎tesseract-ocr
###下面就来讲讲这几个库的安装，因为只有这几个库安装好以后Python才能实现一行代码实现图片文字识别
#一，pytesseract和PIL的安装

安装这两个包可以借助pip
1，命令行安装

pip install PIL

pip install pytesseract
2，如果你用的pycharm编辑器，就可以直接借助pycharm实现快速安装。

在pycharm的Settings设置页按照下面步骤操作


这样就能成功安装pytesseract，安装PIL只需要在上面第三步里搜索PIL并点击安装即可

这时我们安转好了库，运行下面代码
from PIL import Image
import pytesseract
text=pytesseract.image_to_string(Image.open('denggao.jpeg'),lang='chi_sim')
print(text)

会报下面错误，错误原因是：没有安装识别引擎tesseract-ocr


##二，安装识别引擎tesseract-ocr
1.下载下面的安装包，然后直接点击安装即可
tesseract-ocr安装包和中文语言包
解压安装tesseract-ocr后做如下操作，就可以支持中文识别了。因为tesseract-ocr默认不支持中文识别。

2，安装完成tesseract-ocr后，我们还需要做一下配置

在C:\Users\huxiu\AppData\Local\Programs\Python\Python35\Lib\site-packages\pytesseract找到pytesseract.py打开后做如下操作
# CHANGE THIS IF TESSERACT IS NOT IN YOUR PATH, OR IS NAMED DIFFERENTLY
#tesseract_cmd = 'tesseract'
tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe'

也可以通过pycharm快速打开pytesseract.py



至此我们所有的配置就完成了，运行下面代码就可以把杜甫的登高这首图片诗解析成文字了

视频讲解：https://edu.csdn.net/course/detail/25009
往期回顾
python入门001～python开发工具 pycharm的安装与破解（mac和window都有讲）
python入门002～创建属于自己的第一个python项目
python入门010～python3操作数据库 借助pycharm快速连接并操作mysql数据库
python入门011～python3爬虫 爬取图片，爬取新闻网站文章并保存到数据库
python入门020～爬取前程无忧51job的职位信息并存入mysql数据库

本软件无需安装, 适用于Windows 平台，具有截图，文字提取等功能，亦可用于图片和PDF中文字的识别提取中。目前版本为 V3.92。

截图文字提取  V3.92 下载地址如下

蓝奏云下载：https://www.lanzous.com/b679733

百度网盘下载链接  ：https://pan.baidu.com/s/1IMY0SWpyKy8uf6o5GTveLw

自己最新搭了一个简单的网站，也欢迎大家前往下载：hanxinyumeng.cn

功能简介：

1.截图后提取出的文字会自动复制到粘贴板上。

2. 支持截图文字提取快捷键和截图快捷键。

3. 导入图片进行文本提取，也可以对文本进行导出。

4. 文本合并功能，把多行文本合并为连续的文本，合并后会自动复制到粘贴板。

5. 百度/腾讯/谷歌翻译功能，支持多种语言的翻译。

6. 通过Ctrl+c 复制文字后，自动提取文字并进行翻译。

7.支持自动更新。

文字提取功能演示：



Google翻译功能演示：



1.从下载链接中下载本软件，放置桌面；

2. 双击打开本软件，点截图按钮，截取想要识别提取的文字。



 

1. 此功能需要电脑联网，截取截取想要提取的文字图片后，点击√ 即可（ps:此时截图已经复制到粘贴板，可以粘贴到word和其他软件中）



 

2. 出现如下界面



 

3. 随后可以选择复制文本，清除文本框，再次截图等。

4.（新功能）再次截图时软件界面会最小化，提取结果出来后会再次回到正常大小。

5. 感谢大佬们的使用，如遇到bug或者有好的建议欢迎在评论区反馈，谢谢大家。

文字识别软件将图象制作成点阵信息保存于字库 ，可以识别扫描图片上的文字和 pdf文档上面的文字并且把这些文字转换为可编辑的文字。
维文OCR文字识别，维吾尔族有着独特的历史和悠久的文化，单就其文字来说，就可以令人顶礼膜拜，维吾尔族的文学体裁和内容都十分丰富，维吾尔族人民曾先后使用过古代突厥文、回鹘文、摩尼文、婆罗米文、吐蕃文和拉丁文等文字，直至形成今天我们所熟知的维吾尔文。



维吾尔文字被广泛的应用在报纸、出版杂志、书刊、文化交流等等相关领域。依然有大量的纸本的维吾尔文文档，需要快速的转化为文本信息，用于查询检索及二次复用。
但是，如果你不是维吾尔人，你没有了解维吾尔文化，那你又怎样去书写他们的文字呢？如果你的老板要你录入一篇维吾尔文文档，你怎么办？
还好，可以使用文通OCR来帮忙，TH-OCR 2013文通数据录入工厂，可以帮你完成工作。下面是小编打开一篇维吾尔文，通过菜单栏中的设置，找到维吾尔文选项，将文档转化为可编辑的文字内容，方便录入。需要特别说明的是整个识别处理过程仅需几秒，极大的节省了时间。



维文识别
接下来，小编给大家分享一下该软件的特点：
<> TH-OCR 2013文通数据录入工厂内置文通科技最新研发的高性能文字识别引擎，中文汉字识别率达99.8%以上，英文、日文、韩文的识别率居世界领先水平，同时还能识别少数民族文字。
<> 它自动调整文档区域边界，可以将版面分为横排文本、竖排文本、图像、表格四种类型。
<> 它将指定的图像或者文件内的图像批量转化为双层可检索PDF。
怎么样，有了TH-OCR 2016文通数据录入工厂这个神器，你还会担心文字录入工作的烦恼吗？！