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  • python从图片中提取文字
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    2018-05-22 19:11:17

    环境

    1. Python3
    2. Python3的pillow、pytesseract包
      可使用pip install pillow、pip install pytesseract命令安装
      或者通过pycharm进行安装
    3. 识别引擎tesseract-ocr ,下载地址

    代码

    #-*- coding:utf-8 -*-  
    import pytesseract  
    from PIL import Image  
    
    # 使用pytesseract对英文进行识别,lang参数可省略  
    print(pytesseract.image_to_string(Image.open('textEng.png',lang='eng')))  
    # 使用pytesseract对中文(含英文,但识别率降低)进行识别  
    print(pytesseract.image_to_string(Image.open('textCh.png'), lang='chi_sim'))  

    该提取文字的功能对英文识别率还是可以的,但对中文稍差强人意,不过还是比手打的要方便。


    报错及解决

    1. FileNotFoundError:[WinError 2]系统找不到指定文件。

    解决方法:
    搜索文件pytesseract.py,找到如下代码,将tesseract_cmd的值修改为全路径(tesseract文件的全路径,该文件在Tesseract-OCR下)。如下:

    tesseract_cmd = 'tesseract'

    改为

    tesseract_cmd = 'E:\Python36\Tesseract-OCR\\tesseract'

    2.pytesseract.pytesseract.TesseractError: (1, ‘Error opening data file ··· ··· Please make sure the TESSDATA_PREFIX environment variable is set to the parent directory of your “tessdata” directory. Failed loading language \’chi_sim\’ Tesseract couldn\’t load any languages! Could not initialize tesseract.’)

    解决办法:
    1. 检查是否将TESSDATA_PREFIX添加到系统变量里,若没有,在系统变量(注意不是环境变量)里新建变量名TESSDATA_PREFIX,变量值为E:\Python37\Tesseract-OCR\(此处填你的Tesseract-OCR文件路径)。
    2. 检查“Tesseract-OCR\tessdata”路径下是否存在chi_sim.traineddata(若是报错是无法加载eng则查看是否存在相应文件),若没有,下载chi_sim.traineddata文件,并放置在“Tesseract-OCR\tessdata”路径下。
    3. 若还没有解决:
    打开文件pytesseract.py,找到image_to_string,在上面一行指定config的参数为tessdata文件的路径,如下:

    tessdata_dir_config = '--tessdata-dir "E:\Python37\Tesseract-OCR\\tessdata"'
    def image_to_string(image,
                        lang=None,
                        config='',
                        nice=0,
                        boxes=False,
                        output_type=Output.STRING):

    3.permission denied:[WinError 5] 拒绝访问

    解决方法:
    Tesseract-OCR默认安装在”C:\Program Files (x86)”下,访问该路径需要administrator权限。修改Tesseract-OCR安装路径并更改tesseract_cmd的值即可。

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  • 本篇目标是从图片中提取文字:建立文件convertp2t.py。 from PIL import Image import pytesseract import os import pdb image_address = input(r'请输入图片地址:') if not os.path.exists(r'{}'.format(image...

    环境:MacOS 10.14.6 python3.10。上一篇已经安装了python3.10。

    本篇目标是从图片中提取文字:建立文件convertp2t.py。

    from PIL import Image
    import pytesseract
    import os
    import pdb
    
    image_address = input(r'请输入图片地址:')
    if not os.path.exists(r'{}'.format(image_address)):
            print(r'{} no exist'.format(image_address))
    
    print(r'file name:{}'.format(image_address));
    image = Image.open(r'{}'.format(image_address), 'r') #打开图片
    
    #pdb.set_trace()
    text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim') #图片转文字
    print(text) #打印结果

    开始调试之路。

    先后报错:

    tesseract is not installed or it's not in your path

    pytesseract.pytesseract.TesseractError: (2, 'Usage: pytesseract [-l lang] in

    需要安装tesseract,用pip3 install tesseract,还不行。

    修改/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/pytesseract/pytesseract.py,把tesseract_cmd路径改为tesseract所在路径还不行。

    于是下载tesseract源码重新安装:

    git clone https://github.com/tesseract-ocr/tesseract.git
    cd tesseract
    ./autogen

    中间遇到一些错误。

    1、m4、autoconf、automake、libtool没有安装。

    于是上mirrors.kernel.org/gnu下载m4、autoconf、automake,我没有都用最新版本,主要考虑语法可能有变化。m4用了1.4.6、autoconf用2.69、automake用1.16、libtool用2.4.6。

    分别编译后安装。

    tar xfz m4-1.4.6.tar.gz 
    cd m4-1.4.6
    ./configure --prefix=/usr/local
    make
    sudo make install
    
    cd ../
    tar xfz autoconf-2.69.tar.gz
    cd autoconf-2.69
    ./configure --prefix=/usr/local
    make 
    sudo make install
    
    cd ../
    tar xfz automake-1.16.tar.gz
    cd automake-1.16
    ./configure --prefix=/usr/local
    make 
    sudo make install

    然后再回到tesseract,重新执行autogen.sh、configure。

    cd tesseract
    ./autogen
    ./configure --prefix=/usr/local

    2、报错libtool文件版本不一致

    libtool: Version mismatch error.  This is libtool 2.4.6, but the
    libtool: definition of this LT_INIT comes from libtool 2.2.8.
    libtool: You should recreate aclocal.m4 with macros from libtool 2.4.6
    libtool: and run autoconf again.

    使用:autoreconf -fiv重新生成aclocal.m4,然后再执行./configure --prefix=/usr/local

    3、 报错Syntax error near unexpected token `LEPTONICA,'

    查到是因为涉及依赖需要安装pkg-conf,Index of /releases

    下载2.29.2版本,编译安装,这里注意需要用,否则会报错找不到pkg-conf

    tar xfz pkg-conf-0.29.2.tar.gz 
    cd pkg-conf-0.29.2
    ./configure --prefix=/usr/local --with-inernal-glib
    make
    sudo make install

    4、报错configure: error: Leptonica 1.74 or higher is required. Try to install libleptonica-dev package

    我下载了leptonica1.76.0版安装包​​​​​​Release Leptonica version 1.76.0 · DanBloomberg/leptonica · GitHub

     

    tar xfz leptonica-1.76.0.tar.gz
    cd leptonica-1.76.0
    ./configure --prefix=/usr/local
    make
    sudo make install

     再次回到tesseract,继续编译安装,终于成功。修改/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/pytesseract/pytesseract.py,中tesseract-cmd路径为/usr/local/bin/tesseract

    python3.10 convertp2t.py
    

    报错:

    pytesseract.pytesseract.TesseractError: (1, 'Error in pixReadMemTiff: function not present Error in pixReadMem: tiff: no pix returned Error in pixaGenerateFontFromString: pix not made Error in bmfCreate: font pixa not made Error opening data file /usr/local/share/tessdata/chi_sim.traineddata Please make sure the TESSDATA_PREFIX environment variable is set to your "tessdata" directory. Failed loading language \'chi_sim\' Tesseract couldn\'t load any languages! Could not initialize tesseract.')

    先安装语言包,

    https://github.com/tesseract-ocr/tessdata_best/blob/main/chi_sim.traineddata

    把下载的chi_sim.traineddata移到/usr/local/share/tessdata/

     设置环境变量TESSDATA_PREFIX

    $ vi ~/.bash_profile
    
    export TESSDATA_PREFIX=/usr/local/share/tessdata/
    
    $ . ~/.bash_profile
    $ echo $TESSDATA
    $ /usr/local/share/tessdata/

    再次执行,报错:

    pytesseract.pytesseract.TesseractError: (1, 'Error in pixReadMemTiff: function not present Error in pixReadMem: tiff: no pix returned Error in pixaGenerateFontFromString: pix not made Error in bmfCreate: font pixa not made Error in pixReadStreamPng: function not present Error in pixReadStream: png: no pix returned Error in pixRead: pix not read Error during processing.')

    这次不报语言错误,而是jpeg、png、tiff格式不支持,是因为没有安装libjpeg、libpng、libtiff。
     

    curl --remote-name http://www.ijg.org/files/jpegsrc.v9.tar.gz
    tar xfz jpegsrc.v9.tar.gz
    cd jpegsrc.v9
    ./configure --prefix=/usr/local
    make
    sudo make install
    
    curl --remote-name --location http://download.sourceforge.net/libpng/libpng-1.6.35.tar.gz
    tar xfz libpng-1.6.35.tar.gz
    cd libpng-1.6.35
    ./configure --prefix=/usr/local
    make
    sudo make install

    然后重新编译和安装leptonica-1.76.0

    $ cd leptonica-1.76.0
    $ ./configure --prefix=/usr/local
    $ make
    $ sudo make intstall

    其实中间报错libjpeg和leptonica的FALSE和TRUE定义冲突的问题,我用了个笨办法,把leptonica的定义改为了0和1,再执行编译通过。

    然后执行tesseract看一下结果,jpeg、png的库出现了:

    $ tesseract -v
    tesseract 5.0.1-9-g31a968
     leptonica-1.76.0
      libjpeg 9 : libpng 1.6.35 : zlib 1.2.11
     Found AVX2
     Found AVX
     Found FMA
     Found SSE4.1

    执行python3.10 convertp2t.py,OH!Yeah!终于成功了!

    展开全文
  • 主要给大家介绍了关于如何利用Python识别图片中文字的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家学习或者使用Python具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起学习学习吧
  • python图片提取文字

    千次阅读 2022-02-28 22:02:59
    文章目录一、前期准备二、代码 一、前期准备 需要先下载 tesseract-ocr-w...可以提取视频的文本,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 pyte


    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()
    
    
    展开全文
  • 主要介绍了Python3实现获取图片文字里中文的方法,结合实例形式分析了Python基于文字识别引擎tesseract-ocr针对图片里中文识别的相关操作技巧与操作注意事项,需要的朋友可以参考下
  • 利用python提取图片中文字,代码精简,文档齐全
  • python提取图片中文字

    万次阅读 多人点赞 2020-03-17 09:36:56
    python提取图片中文字准备工作完整代码错误代码 OCR,全称Optical character recognition,中文译名叫做光学文字识别。它把图像的字符,转换为机器编码的文本的一种方法。OCR技术在印刷行业应用得非常多,也广泛...

    python提取图片中的文字

    OCR,全称Optical character recognition,中文译名叫做光学文字识别。它把图像中的字符,转换为机器编码的文本的一种方法。OCR技术在印刷行业应用得非常多,也广泛用于识别图片中的文字数据 – 比如护照,支票,银行声明,收据,统计表单,邮件等。

    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 pillow
    

    2,安装pytesseract,主要用来将图片里面文字转化字符串或者pdf

    pip install pytesseract
    

    3,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。

    源码

    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

    赋值中文字库

    原图片

    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 13321.0%   
    2 邵 阳 6410.1%8
    3 北 京 345.4%
    4  广 州 193.0%
    5 深 圳 182.8%
    6 武 汉 162.5%
    7 阜 阳 132.1%
    8 长 沙 121.9%
    9 成 都 11.7%
    10 南 京 11.7%
    人 重 庆 101.6%
    12 苏 州 91.4%
    13 杭 州 81.3%
    14 西 安 60.9%
    15 滩 坊 60.9%
    16 美 国 50.8%
    17 合 肥 50.8%
    18 宁 波 50.8%
    19 徐 州 50.8%
    20 厦 门 40.6%
    21 十 堰 40.6%
    22 绍 兴 40.6%
    23 哈 尔 滨 40.6%
    24 石 家 庄 40.6%
    25 沈 阳 4 人 【
    26 济 南 40.6%
    27 江 门 30.5%
    28 洛 阳 30.5%
    29 焦 作 30.5%
    30 安 阳 30.5%
    31 郁 州 30.5%
    32 东 菀 30.5%
    33 尾 明 30.5%
    34 中 山 30.5%
    35 长 春 30.5%
    36 济 宁 30.5%
    37 株 洲 30.5%
    38 呼 和 浩 特 30.5%
    39 贵 阳 30.5%
    40 铜 仁 30.5%
    41 长 治 30.5%
    42 泰 安 20.3%
    43 怀 化 20.3%
    44 崴 州 20.3%
    45 濮 阳 20.3%
    46 聊 城 20.3%
    47 邢 台 20.3%
    48 烟 台 20.3%
    49 湖 南 省 20.3%
    50 保 定 20.3%
    51 岳 阳 20.3%
    52 常 德 20.3%
    53 永 州 20.3%
    54 天 津 20.3%
    55 广 东 省 20.3%
    56 秦 皇 峤 20.3%
    57 湛 江 20.3%
    58 揭 阳 20.3%
    59 南 宁 20.3%
    60 贺 州 20.3%
    61 兰 州 20.3%
    62 巴 音 郭 楼 20.3%
    63 加 拿 大 20.3%
    64 忻 州 20.3%
    65 无 锡 20.3%
    66 温 州 20.3%
    67 芳 湖 20.3%
    68 临 汾 20.3%
    69 安 庆 20.3%
    70 满 州 20.3%
    71 吕 梁 20.3%
    72 吉 林 20.3%
    73 运 城 20.3%
    74 根 州 10.2%
    75 广 元 10.2%
    76 松 原 10.2%
    77 攀 枝 花 10.2%
    78 泸 州 10.2%
    79 宥 宾 1 人 【
    80 绵 阳 10.2%
    81 铁 峙 10.2%
    s 遮 押 晚 白 人 02x
    83 蹇萱黎族自 10.2%
    84 海 口 10.2%
    85 贵 潜 10.2%
    86 桂 林 10.2%
    87 营 口 10.2%
    88 白 城 10.2%
    89 百 色 10.2%
    90 甘 孜 10.2%
    91 北 海 10.2%
    92 柳 州 10.2%
    93 韶 关 10.2%
    94 鞍 山 10.2%
    95 梅 州 10.2%
    96 辽 阳 10.2%
    97 汕 属 10.2%
    98 肇 庆 10.2%
    99 包 头 10.2%
    100 未 知 地 域 10.2%
    101 荷 兰 10.2%
    102 日 本 10.2%
    103 英 国 10.2%
    104 晋 中 10.2%
    105 澳 大 利 亚 10.2%
    106 奥 地 利 10.2%
    107 昌 吉 10.2%
    108 克 拉 玛 依 10.2%
    109 银 川 10.2%
    10 黄 南 10.2%
    111 平 凉 10.2%
    112 武 威 10.2%
    113 达 州 10.2%
    14 榆 林 10.2%
    115 延 安 10.2%
    116 宝 鸡 10.2%
    117 香 潜 10.2%
    8 呼 伦 贝 尔 10.2%
    119 黔 东 南 10.2%
    120 大 连 10.2%
    121 邋 义 10.2%
    122 六 盘 水 10.2%
    123 葫 芦 岛 10.2%
    124 延 边 10.2%
    125 眉 山 10.2%
    126 德 州 10.2%
    127 信 阳 10.2%
    128 新 乡 10.2%
    129 台 州 10.2%
    130 开 封 10.2%
    131 嘉 兴 10.2%
    132 衢 州 10.2%
    133 金 华 10.2%
    134 日 照 10.2%
    135 张 家 口 10.2%
    136 溏 博 10.2%
    137 _ 临 沂 10.2%
    138 菏 泽 10.2%
    139 淮 北 10.2%
    140 许 昌 10.2%
    141 铜 陵 10.2%
    142 青 岛 10.2%
    143 新 余 10.2%
    144 景 德 镇 10.2%
    145 衡 水 10.2%
    146 南 昌 10.2%
    147 宁 德 10.2%
    148 莲 田 10.2%
    149 三 明 10.2%
    150 泉 州 10.2%
    151 六 安 10.2%
    152 福 州 10.2%
    153 梦 州 10.2%
    154 滕 州 10.2%
    155 佛 山 10.2%
    156 鸣 州 10.2%
    157 珠 海 10.2%
    158 沧 州 10.2%
    159 江 苏 省 10.2%
    160 云 浮 10.2%
    161 晋 城 10.2%
    162 娄 底 10.2%
    163 扬 州 10.2%
    164 常 州 10.2%
    165 唐 山 10.2%
    166 湘 潭 10.2%
    167 汕 头 10.2%
    168 衡 阳 10.2%
    169 连 云 湛 10.2%
    170 张 家 界 10.2%
    171 大 同 10.2%
    172 盐 城 10.2%
    173 黄 冈 10.2%
    174 襄 糜 10.2%
    175 宣 昌 10.2%
    176 太 原 10.2%
    177 庾 坊 10.2%
    178 湖 北 省 10.2%
    179 周 口 10.2%
    
    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
    在这里插入图片描述

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空空如也

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python从图片中提取文字