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2022-02-28 22:02:59
一、前期准备
需要先下载 tesseract-ocr-w64-setup-v5.0.1.20220118 ，官网下载即可，尽量用最新的版本，旧版本识别率很低并且解压后不能自动下载相关内容。解压后路径需要替换下文C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe。可以提取视频中的文本，其他的一般。
二、代码
注释代码如下：
""" 增加图片处理库PIL pip install Pillow 增加OCR识别库 pip install pytesseract """ #图库引用 from PIL import Image #识别库引用 import pytesseract as pt #图形界面引用 import tkinter as tk #路径引用 import tkinter.filedialog as filedialog #方法 class Application(tk.Tk): def __init__(self): super().__init__() self.title("图片文本提取") # r"" 的作用是去除转义字符 pt.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe" #路径变量 self.img_path = tk.StringVar() #布局 self.frame = tk.Frame(self) self.frame.pack(padx=10, pady=10) #标签 self.lbl_file = tk.Label(self.frame, text="图像") self.lbl_file.grid(row=0, column=0) #输入框布局 self.txt_file = tk.Entry(self.frame, width=60, textvariable=self.img_path) self.txt_file.grid(row=0, column=1, sticky=tk.W) #button形式以及布局 self.btn_file = tk.Button(self.frame, text="选择", command=self.sel_img_file) self.btn_file.grid(row=0, column=1, sticky=tk.E) #同上 self.lbl_txt = tk.Label(self.frame, text="文本") self.lbl_txt.grid(row=1, column=0) self.txt_exract = tk.Text(self.frame) self.txt_exract.grid(row=1, column=1) self.btn_extract = tk.Button(self.frame, text="提取文本", command=self.extract_text) self.btn_extract.grid(row=2, column=1, sticky=tk.W+tk.E) def sel_img_file(self): self.img_path.set(filedialog.askopenfilename(title="选择图片", initialdir=".")) def extract_text(self): if self.img_path: img = Image.open(self.img_path.get()) text = pt.image_to_string(img, lang="chi_sim") self.txt_exract.delete(1.0, tk.END) self.txt_exract.insert(tk.END, text) if __name__ == "__main__": app = Application() app.mainloop()更多相关内容 -
用python提取图片文字
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首先，我们需要安装相应的python库 aip
pip install baidu-aip
再导入AipOcr函数并编写图片读取与输出函数
from aip import AipOcr
config = {
'appId': '19526544',
'apiKey': 'oCinMkQkGGYD9lC6hhwpP5HN',
'secretKey': 'HdQthiZN95QdaPmZsgYxZZrg9OLIWtMz'
}
client = AipOcr(**config)
def img_to_str_baidu(image_path):
with open(image_path, 'rb') as fp:
image = fp.read()
result = client.basicGeneral(image)
if 'words_result' in result:
return '\n'.join([w['words'] for w in result['words_result']])
return " "
定义函数img_to_str_baidu之后，输入具体的图片参数路径即可得到相应文件
例如：
imagetest1
输入
img_to_str_baidu('imagetest1.png')
即可得到
目录
DEA方法简介
、DEA基本原理和模型
、DBA应用案例
四、DBA软件介绍
五、DEA主要应用领域
六、DEA最新研究进展
七、DEA主要参考文献
亦或是：
可以得到：
adanac
HITTING INSTRUCTION
IND MECHANICS APPROACH
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pip install PIL pip install pytesseractOCR工具安装
修改 pytesseract 源码中的路径，将
tesseract_cmd的值改为安装Tesseract-OCR应用程序路径
安装识别中文所需依赖库，下载链接
将下载的中文库放在 Tesseract-OCR 安装目录下的 tessdata 文件夹中
识别代码
import pytesseract from PIL import Image img_en = Image.open(r'C:\Users\95235\Downloads\misc1\misc1.png') img_ch = Image.open(r'C:\Users\95235\Downloads\misc1\misc1.png') print('========识别字母========') print(pytesseract.image_to_string(img_en)) print('========识别中文========') print(pytesseract.image_to_string(img_ch, lang='chi_sim'))
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pytesseract，即Python-tesseract，是Google Tesseract ORC引擎的封装。首次于2014年提出，支持的图片格式有’JPEG’, ‘PNG’, ‘PBM’, ‘PGM’, ‘PPM’, ‘TIFF’, ‘BMP’, ‘GIF’，只需要简短的代码就能够提取图片中的字符合文字了，极大方便文字工作。
准备工作
1，安装pillow或者PIL，主要用来打开本地图片
pip install PIL pip install pillow2，安装pytesseract，主要用来将图片里面文字转化字符串或者pdf
pip install pytesseract3，安装 Tesseract-OCR应用程序
进入 https://pan.baidu.com/s/1qXumxdltxOnb0geaE_1U-Q下载安装4，修改 pytesseract 源码中的路径
进入D:\Anaconda3\Lib\site-packages\pytesseract，用Notepad++打开pytesseract.py，将源码第26行的路径修改成安装Tesseract-OCR应用程序路径。
tesseract_cmd = 'tesseract.exe'修改成
tesseract_cmd = r'D:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'5，安装中文字库
进入https://pan.baidu.com/s/1GfspC5uef73B2Oa8YudBgQ，下载中文库复制到 Tesseract-OCR 安装目录下的 tessdata 文件夹中
原图片
完整代码
from PIL import Image import pytesseract image = Image.open("粉丝.jpg") #打开图片 #print(image.size) #测试图片像素尺寸 text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim') #图片转字符串 text = text.replace("“ ","").replace("。","") #去掉杂质，提纯 print(text) #测试结果结果预览
关 注 我 的 人 共 634 位 排 行 榜 用 户 分 析 1 上 海 133 人 21.0% 2 邵 阳 64 人 10.1%8 3 北 京 34 人 5.4% 4 广 州 19 人 3.0% 5 深 圳 18 人 2.8% 6 武 汉 16 人 2.5% 7 阜 阳 13 人 2.1% 8 长 沙 12 人 1.9% 9 成 都 1 人 1.7% 10 南 京 1 人 1.7% 人 重 庆 10 人 1.6% 12 苏 州 9 人 1.4% 13 杭 州 8 人 1.3% 14 西 安 6 人 0.9% 15 滩 坊 6 人 0.9% 16 美 国 5 人 0.8% 17 合 肥 5 人 0.8% 18 宁 波 5 人 0.8% 19 徐 州 5 人 0.8% 20 厦 门 4 人 0.6% 21 十 堰 4 人 0.6% 22 绍 兴 4 人 0.6% 23 哈 尔 滨 4 人 0.6% 24 石 家 庄 4 人 0.6% 25 沈 阳 4 人 【 26 济 南 4 人 0.6% 27 江 门 3 人 0.5% 28 洛 阳 3 人 0.5% 29 焦 作 3 人 0.5% 30 安 阳 3 人 0.5% 31 郁 州 3 人 0.5% 32 东 菀 3 人 0.5% 33 尾 明 3 人 0.5% 34 中 山 3 人 0.5% 35 长 春 3 人 0.5% 36 济 宁 3 人 0.5% 37 株 洲 3 人 0.5% 38 呼 和 浩 特 3 人 0.5% 39 贵 阳 3 人 0.5% 40 铜 仁 3 人 0.5% 41 长 治 3 人 0.5% 42 泰 安 2 人 0.3% 43 怀 化 2 人 0.3% 44 崴 州 2 人 0.3% 45 濮 阳 2 人 0.3% 46 聊 城 2 人 0.3% 47 邢 台 2 人 0.3% 48 烟 台 2 人 0.3% 49 湖 南 省 2 人 0.3% 50 保 定 2 人 0.3% 51 岳 阳 2 人 0.3% 52 常 德 2 人 0.3% 53 永 州 2 人 0.3% 54 天 津 2 人 0.3% 55 广 东 省 2 人 0.3% 56 秦 皇 峤 2 人 0.3% 57 湛 江 2 人 0.3% 58 揭 阳 2 人 0.3% 59 南 宁 2 人 0.3% 60 贺 州 2 人 0.3% 61 兰 州 2 人 0.3% 62 巴 音 郭 楼 2 人 0.3% 63 加 拿 大 2 人 0.3% 64 忻 州 2 人 0.3% 65 无 锡 2 人 0.3% 66 温 州 2 人 0.3% 67 芳 湖 2 人 0.3% 68 临 汾 2 人 0.3% 69 安 庆 2 人 0.3% 70 满 州 2 人 0.3% 71 吕 梁 2 人 0.3% 72 吉 林 2 人 0.3% 73 运 城 2 人 0.3% 74 根 州 1 人 0.2% 75 广 元 1 人 0.2% 76 松 原 1 人 0.2% 77 攀 枝 花 1 人 0.2% 78 泸 州 1 人 0.2% 79 宥 宾 1 人 【 80 绵 阳 1 人 0.2% 81 铁 峙 1 人 0.2% s 遮 押 晚 白 人 02x 83 蹇萱黎族自 1 人 0.2% 84 海 口 1 人 0.2% 85 贵 潜 1 人 0.2% 86 桂 林 1 人 0.2% 87 营 口 1 人 0.2% 88 白 城 1 人 0.2% 89 百 色 1 人 0.2% 90 甘 孜 1 人 0.2% 91 北 海 1 人 0.2% 92 柳 州 1 人 0.2% 93 韶 关 1 人 0.2% 94 鞍 山 1 人 0.2% 95 梅 州 1 人 0.2% 96 辽 阳 1 人 0.2% 97 汕 属 1 人 0.2% 98 肇 庆 1 人 0.2% 99 包 头 1 人 0.2% 100 未 知 地 域 1 人 0.2% 101 荷 兰 1 人 0.2% 102 日 本 1 人 0.2% 103 英 国 1 人 0.2% 104 晋 中 1 人 0.2% 105 澳 大 利 亚 1 人 0.2% 106 奥 地 利 1 人 0.2% 107 昌 吉 1 人 0.2% 108 克 拉 玛 依 1 人 0.2% 109 银 川 1 人 0.2% 10 黄 南 1 人 0.2% 111 平 凉 1 人 0.2% 112 武 威 1 人 0.2% 113 达 州 1 人 0.2% 14 榆 林 1 人 0.2% 115 延 安 1 人 0.2% 116 宝 鸡 1 人 0.2% 117 香 潜 1 人 0.2% 8 呼 伦 贝 尔 1 人 0.2% 119 黔 东 南 1 人 0.2% 120 大 连 1 人 0.2% 121 邋 义 1 人 0.2% 122 六 盘 水 1 人 0.2% 123 葫 芦 岛 1 人 0.2% 124 延 边 1 人 0.2% 125 眉 山 1 人 0.2% 126 德 州 1 人 0.2% 127 信 阳 1 人 0.2% 128 新 乡 1 人 0.2% 129 台 州 1 人 0.2% 130 开 封 1 人 0.2% 131 嘉 兴 1 人 0.2% 132 衢 州 1 人 0.2% 133 金 华 1 人 0.2% 134 日 照 1 人 0.2% 135 张 家 口 1 人 0.2% 136 溏 博 1 人 0.2% 137 _ 临 沂 1 人 0.2% 138 菏 泽 1 人 0.2% 139 淮 北 1 人 0.2% 140 许 昌 1 人 0.2% 141 铜 陵 1 人 0.2% 142 青 岛 1 人 0.2% 143 新 余 1 人 0.2% 144 景 德 镇 1 人 0.2% 145 衡 水 1 人 0.2% 146 南 昌 1 人 0.2% 147 宁 德 1 人 0.2% 148 莲 田 1 人 0.2% 149 三 明 1 人 0.2% 150 泉 州 1 人 0.2% 151 六 安 1 人 0.2% 152 福 州 1 人 0.2% 153 梦 州 1 人 0.2% 154 滕 州 1 人 0.2% 155 佛 山 1 人 0.2% 156 鸣 州 1 人 0.2% 157 珠 海 1 人 0.2% 158 沧 州 1 人 0.2% 159 江 苏 省 1 人 0.2% 160 云 浮 1 人 0.2% 161 晋 城 1 人 0.2% 162 娄 底 1 人 0.2% 163 扬 州 1 人 0.2% 164 常 州 1 人 0.2% 165 唐 山 1 人 0.2% 166 湘 潭 1 人 0.2% 167 汕 头 1 人 0.2% 168 衡 阳 1 人 0.2% 169 连 云 湛 1 人 0.2% 170 张 家 界 1 人 0.2% 171 大 同 1 人 0.2% 172 盐 城 1 人 0.2% 173 黄 冈 1 人 0.2% 174 襄 糜 1 人 0.2% 175 宣 昌 1 人 0.2% 176 太 原 1 人 0.2% 177 庾 坊 1 人 0.2% 178 湖 北 省 1 人 0.2% 179 周 口 1 人 0.2% 全 部 加 载 完 成结果还是不错的，90%都识别出来了，只是汉字之间都是空格隔开，可以考虑replace掉。
参考文献
1，https://github.com/madmaze/pytesseract
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