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  • Python识别图片指定区域文字内容

    万次阅读 2019-02-27 17:08:05
    Python批量识别图片指定区域文字内容简介所需Python模块Python代码 简介 对于一张图片,需求识别指定区域的内容 截取原始图上的指定图片当做模板 根据模板相似度去再原始图片上识别准确坐标 根据坐标剪切出指定位置...

    Python批量识别图片指定区域文字内容

    简介

    对于一张图片,需求识别指定区域的内容

    1. 截取原始图上的指定图片当做模板
    2. 根据模板相似度去再原始图片上识别准确坐标
    3. 根据坐标剪切出指定位置图片,也就是所需的内容区域
    4. 对指定位置图片进行ocr识别

    环境
    Ubuntu18.04
    Python2.7

    所需Python模块

    1. aircv

      用于识别模板再原始图的位置坐标

    pip install aircv
    
    1. Pillow
      用于剪裁图片
    pip install Pillow
    
    1. Tesseract
      文字识别
      在此也可以用平台端的API进行更精准的识别
      ubuntu下Tesseract环境安装
        
        sudo apt-get install libpng12-dev 
        sudo apt-get install libjpeg62-dev 
        sudo apt-get install libtiff4-dev 
        sudo apt-get install gcc 
        sudo apt-get install g++ 
        sudo apt-get install automake
    

    1.tesseract-ocr安装

    sudo apt-get install tesseract-ocr
    
    

    2.pytesseract安装

    pip install pytesseract
    

    Python代码

    识别对应位置

    #!/usr/bin/python2.7  
    # -*- coding: utf-8 -*- 
    import aircv
    
    
    def matchImg(imgsrc, imgobj, confidence=0.2):
        """
            图片对比识别imgobj在imgsrc上的相对位置(批量识别统一图片中需要的部分)
        :param imgsrc: 原始图片路径(str)
        :param imgobj: 待查找图片路径(模板)(str)
        :param confidence: 识别度(0<confidence<1.0)
        :return: None or dict({'confidence': 相似度(float), 'rectangle': 原始图片上的矩形坐标(tuple), 'result': 中心坐标(tuple)})
        """
        imsrc = aircv.imread(imgsrc)
        imobj = aircv.imread(imgobj)
    
        match_result = aircv.find_template(imsrc, imobj,
                                        confidence)  # {'confidence': 0.5435812473297119, 'rectangle': ((394, 384), (394, 416), (450, 384), (450, 416)), 'result': (422.0, 400.0)}
        if match_result is not None:
            match_result['shape'] = (imsrc.shape[1], imsrc.shape[0])  # 0为高,1为宽
    
        return match_result
    
    

    图片剪裁

    #!/usr/bin/python2.7  
    # -*- coding: utf-8 -*- 
    from PIL import Image, ImageEnhance
    
    def cutImg(imgsrc, out_img_name, coordinate):
        """
            根据坐标位置剪切图片
        :param imgsrc: 原始图片路径(str)
        :param out_img_name: 剪切输出图片路径(str)
        :param coordinate: 原始图片上的坐标(tuple) egg:(x, y, w, h) ---> x,y为矩形左上角坐标, w,h为右下角坐标
        :return:
        """
        image = Image.open(imgsrc)
        region = image.crop(coordinate)
        region = ImageEnhance.Contrast(region).enhance(1.5)
        region.save(out_img_name)
    
    

    图片识别

    #!/usr/bin/python2.7  
    # -*- coding: utf-8 -*- 
    import pytesseract
    from PIL import Image
    
    image = Image.open('bb.png')
    code = pytesseract.image_to_string(image)
    print(code)
    

    对于三方API识别自行研究

    ————————————————
    版权声明:本文为CSDN博主「林圈圈的」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_41616397/article/details/87980510

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  • Python批量识别图片指定区域文字内容,供大家参考,具体内容如下 简介 对于一张图片,需求识别指定区域的内容 1.截取原始图上的指定图片当做模板 2.根据模板相似度去再原始图片上识别准确坐标 3.根据坐标剪切出指定...
  • 说到python文字识别,可能有些人想用 pytesseract 来做,怎么说呢,识别精准度相对较低,而且对于数量较大的图片来说,不可能再去人工的去检查识别的数据的准确性。 在经历过多次尝试后,最后选择调用百度AI的...

    这是一个三个月前的项目需求,需要识别多张图片上固定位置的信息并提取。说到python 上文字识别,可能有些人想用 pytesseract 来做,怎么说呢,识别精准度相对较低,而且对于数量较大的图片来说,不可能再去人工的去检查识别的数据的准确性。
    在经历过多次尝试后,最后选择调用百度AI的通用文字识别接口来实现这一功能,目前这一服务是免费使用的,只是对请求量和QPS有限制!如下图所示:

    使用过程如下:

    1. 进入百度AI开发平台,创建应用并获取access_token

    https://ai.baidu.com/
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    1.1 选择创建应用
    填写相关信息,即可创建成功
    在这里插入图片描述
    1.2 查看对应的 API Key 、Secret Key
    然后在点击管理应用即可查看该应用对应的 API Key 、Secret Key
    在这里插入图片描述
    1.3 获取 access_token
    使用如下代码获取 access_token

    
    ```python
    import requests
    # client_id 为官网获取的API Key, client_secret 为官网获取的Secret Key
    host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=?     &client_secret=?'
    response = requests.get(host)
    if response:
        print(response.json()['access_token'])
    

    2.对图片中固定位置进行识别并提取

    方法:是将图片中固定位置的图像进行裁剪,对裁剪后的图像进行单独识别。由于存在QPS的限制,所以设置了请求延时,保证不会超过QPS(Queries-per-second,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。)而报错,下面提供方法代码:

    def OCRlatlon(filePah):
        identification_results = []
        img = Image.open(filePah)
        basicpath = "C:/Users/Admin/Desktop/中转/"
        # crop里对应的数值为该位置图像在整体图片中左上和右下两个点的像素坐标
        cropped1 = img.crop((1131, 917, 1159, 941))  
        cropped1.save(basicpath+"1.png")
        cropped2 = img.crop((1131, 942, 1208, 966)) 
        cropped2.save(basicpath+"2.png")
        cropped3 = img.crop((1066, 815, 1093, 839)) 
        cropped3.save(basicpath+"3.png")
        cropped4 = img.crop((1099, 815, 1154, 839))  
        cropped4.save(basicpath+"4.png")
        cropped5 = img.crop((1065, 840, 1102, 862))  
        cropped5.save(basicpath+"5.png")
        cropped6 = img.crop((1108, 840, 1163, 862)) 
        cropped6.save(basicpath+"6.png")
        cropped7 = img.crop((898, 50, 934, 70))
        cropped7.save(basicpath+"7.png")
        cropped8 = img.crop((50, 0, 104, 25))  
        cropped8.save(basicpath+"8.png")
        cropped9 = img.crop((50, 23, 106, 47)) 
        cropped9.save(basicpath+"9.png")
        for f in range(1, 10):
            imgpath = basicpath + str(f) + '.png'
            g = open(imgpath, 'rb')
            img = base64.b64encode(g.read())
            if f == 1 or f == 3 or f == 5 or f == 7 or f == 9:
                time.sleep(1) # 防止超过QPS限制 引发报错
            request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic"
            params = {"image": img}
            access_token = ''# 对应申请的  access_token
            request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
            headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
            response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
            if response:
                json_str = response.content.decode()
                data = json.loads(json_str)
                msg = data['words_result']
                print(msg)
                for m in msg:
                    msg_info = m.get('words')
            identification_results.append(msg_info)
            g.close()
            os.remove(basicpath + str(f) + ".png")
        return identification_results
    

    在这里需要注意的是,access_token 会变化,大概是一个月左右
    由于我处理的图片数据量比较大,且图片是一个类型只是多个位置文字不同,所以采用此种方法十分方便。
    建议 图片裁剪过小或者图像较为模糊的时候,建议使用opencv里面的图像腐蚀和清晰等方法来处理裁剪后的图像再进行识别,这样识别精准度会更高,具体参数需要自己去实际摸索,所以这部分代码我就不贴了。
    最后,不得不说百度AI的还是很强的!

    展开全文
  • 苦于源代码难以看懂,随之想起用Python来获得图片然后文字识别,搞起来还真挺方便。 文字识别用到百度AI开放平台的文字识别,这个直接去百度AI开放平台搞一个就好。 首先安装好几个库 , 安装好就过 pip install ...

    如何把UE4的构建进度读取出来,并且转化成文字传送到后台,最后在移动端可以远程看到构建进度。苦于源代码难以看懂,随之想起用Python来获得图片然后文字识别,搞起来还真挺方便。

    文字识别用到百度AI开放平台的文字识别,这个直接去百度AI开放平台搞一个就好。

    首先安装好几个库 , 安装好就过

    pip install baidu-aip

    pip install pillow

    pip install pywin32

    pip install opencv-python

    pip install requests

     

    首先 我要识别的图片是

    中间的数字,所以要先获得这个窗口的句柄,通过句柄截取图片再裁剪到红框区域的数字。然后利用百度文字识别API识别图片的文字,最后传到服务器就好。

    import time
    import sys
    from PIL import Image,ImageGrab
    import win32gui, win32ui, win32con, win32api
    import cv2
    from aip import AipOcr
    import requests
    
    
    def get_file_content(filePath):
      with open(filePath, 'rb') as fp:
        return fp.read()
    
    def window_capture(filename):
      APP_ID = '17631737'
      API_KEY = 'cc8jeVA4ZETtE3ExfmIt8cQc'
      SECRET_KEY = '7hszbKfPbzSbo3p0CDHSryhEuiuBuCSd'
    
      client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
    
      hwnd_title = dict()
    
      def get_all_hwnd(hwnd, mouse):
        if win32gui.IsWindow(hwnd) and win32gui.IsWindowEnabled(hwnd) and win32gui.IsWindowVisible(hwnd):
          hwnd_title.update({hwnd: win32gui.GetWindowText(hwnd)})
    
      win32gui.EnumWindows(get_all_hwnd, 0)
      for h, t in hwnd_title.items():
        if t is not "":
          #print(h, t)
          if t[0:5] == 'Swarm':
            swarmhwnd = h
    
      hwnd = swarmhwnd
    
    
      hwndDC = win32gui.GetWindowDC(hwnd)
    
    
      mfcDC = win32ui.CreateDCFromHandle(hwndDC)
    
    
      saveDC = mfcDC.CreateCompatibleDC()
    
    
      saveBitMap = win32ui.CreateBitmap()
    
    
      MoniterDev = win32api.EnumDisplayMonitors(None, None)
    
      w = 700
      h = 700
    
    
      saveBitMap.CreateCompatibleBitmap(mfcDC, w, h)
    
      saveDC.SelectObject(saveBitMap)
    
      saveDC.BitBlt((0, -0), (w, h), mfcDC, (0, 0), win32con.SRCCOPY)
      saveBitMap.SaveBitmapFile(saveDC, filename)
      img = cv2.imread(filename)
      cropped = img[660:675, 350:420]
      buildnumimg = cv2.imwrite(filename, cropped)
      #print(img.shape)
      image = get_file_content(filename)
      try:
        txt = client.basicGeneral(image)
        print(txt)
        # txt = {'log_id': 6860218036175013532, 'words_result_num': 1, 'words_result': [{'words': '84.08%'}]}
        words_result = txt['words_result']
        print(words_result)
        words_result = words_result[0]
        words = words_result['words']
        print(words)
    
        file = open('b.txt', 'w')
        file.write(words)
    
    
    
    
      except:
        print("nonum")
    #for i in range(10):
    
    window_capture("haha.jpg")
    

     

    展开全文
  • 验证码也分很多种类,主要的...(3)点触验证码:需要识别图片中的文字或类型并按序点击。比如12306的登录验证。 (4)宫格验证码:类似安卓的宫格解锁。比如新浪微博的宫格验证码。 利用pytesser识别简单图形验证...

    验证码也分很多种类,主要的几种:

    (1)图像验证码:这是最简单的一种,也很常见。就比如CSDN登录几次失败之后就会出验证码。
    image.png

    (2)滑块验证码:需要按住滑块并移到正确的位置。比如bilibili的登录验证
    image.png

    (3)点触验证码:需要识别图片中的文字或类型并按序点击。比如12306的登录验证。
    image.png

    (4)宫格验证码:类似安卓的宫格解锁。比如新浪微博的宫格验证码。
    image.png

    利用pytesser识别简单图形验证码

    一般思路

    验证码识别的一般思路为:

    1、图片降噪
    2、图片切割
    3、图像文本输出

    图片降噪

    所谓降噪就是把不需要的信息通通去除,比如背景,干扰线,干扰像素等等,只剩下需要识别的文字,让图片变成2进制点阵最好。

    对于彩色背景的验证码:每个像素都可以放在一个5维的空间里,这5个维度分别是,X,Y,R,G,B,也就是像素的坐标和颜色,在计算机图形学中,有很多种色彩空间,最常用的比如RGB,印刷用的CYMK,还有比较少见的HSL或者HSV,每种色彩空间的维度都不一样,但是可以通过公式互相转换。在RGB空间中不好区分颜色,可以把色彩空间转换为HSV或HSL。色彩空间参见 http://baike.baidu.com/view/3427413.htm

    验证码图片7039.jpg:image.png
    1、导入Image包,打开图片:

    from PIL import Image
    
    im = Image.open('7039.jpg')
    

    2、把彩色图像转化为灰度图像。RBG转化到HSI彩色空间,采用I分量:

    imgry = im.convert('L')
    imgry.show()
    

    灰度看起来是这样的:image.png

    3、二值化处理

    二值化是图像分割的一种常用方法。在二值化图象的时候把大于某个临界灰度值的像素灰度设为灰度极大值,把小于这个值的像素灰度设为灰度极小值,从而实现二值化(一般设置为0-1)。根据阈值选取的不同,二值化的算法分为固定阈值和自适应阈值,这里选用比较简单的固定阈值。

    把像素点大于阈值的设置,1,小于阈值的设置为0。生成一张查找表,再调用point()进行映射。

    #二值化处理
    threshold=100   #140  200
    table=[]
    for i in range(256):
        if i < threshold:
            table.append(0)
        else:
            table.append(1)
    out=gray.point(table,'1')
    out.show()
    

    处理结果看起来是这样的:image.png

    图片切割

    识别验证码的重点和难点就在于能否成功分割字符,对于颜色相同又完全粘连的字符,比如google的验证码,目前是没法做到5%以上的识别率的。不过google的验证码基本上人类也只有30%的识别率。本文使用的验证码例子比较容易识别。可以不用切割,有关图片切割的方法参见这篇博客:http://www.cnblogs.com/apexchu/p/4231041.html

    利用pytesseract模块 or tesserocr模块实现识别

    # -*- coding:utf-8 -*-
    from PIL import Image
    import pytesseract,tesserocr
    
    
    im=Image.open('1.jpg')
    #把彩色图像转化为灰度图像。RBG转化到HSI彩色空间,采用I分量
    gray=im.convert('L')
    # gray.show()
    #二值化处理
    threshold=100   #140  200
    table=[]
    for i in range(256):
        if i < threshold:
            table.append(0)
        else:
            table.append(1)
    out=gray.point(table,'1')
    # out.show()
    out.save('captcha.jpg')
    th=Image.open('captcha.jpg')
    #使用Tesseract进行图片识别
    print(pytesseract.image_to_string(th))
    print(tesserocr.image_to_text(th))
    

    tesserocr的安装

    1. OCR

    OCR,即Optical Character Recognition,光学字符识别,是指通过扫描字符,然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程。对于图形验证码来说,它们都是一些不规则的字符,这些字符确实是由字符稍加扭曲变换得到的内容。

    例如,对于如图1-22和图1-23所示的验证码,我们可以使用OCR技术来将其转化为电子文本,然后爬虫将识别结果提交给服务器,便可以达到自动识别验证码的过程。

    image

    image.png

    tesserocr是Python的一个OCR识别库,但其实是对tesseract做的一层Python API封装,所以它的核心是tesseract。因此,在安装tesserocr之前,我们需要先安装tesseract。

    2. 相关链接

    文件带dev的是开发版本,不带dev的是稳定版本。

    选择需要的版本后开始下载,然后安装配置比较简单,就不多说了。语言包的作用就是可以识别多国语言,可在安装选项里选择,也可以自行下载。(下载后的语言包需要解压后放到Tesseract-OCR/tessdata目录下)

    win安装

    下载完成后双击,此时会出现如图1-25所示的页面。
    image.png
    此时可以勾选Additional language data(download)选项来安装OCR识别支持的语言包,这样OCR便可以识别多国语言。然后一路点击Next按钮即可。

    安装好之后打开cmd,输入tesseract,如果出现以下信息就说明安装成功。
    image.png

    Linux下的安装

    对于Linux来说,不同系统已经有了不同的发行包了,它可能叫作tesseract-ocr或者tesseract,直接用对应的命令安装即可。

    Ubuntu、Debian和Deepin

    在Ubuntu、Debian和Deepin系统下,安装命令如下:

    sudo apt-get install  -y  tesseract-ocr libtesseract-dev libleptonica-dev
    

    CentOS、Red Hat

    在CentOS和Red Hat系统下,安装命令如下:

    yum install  -y  tesseract
    

    在不同发行版本运行如上命令,即可完成tesseract的安装。

    安装完成后,便可以调用tesseract命令了。

    接着,我们查看一下其支持的语言:

    tesseract  --list-langs
    

    运行结果示例:

    List of available languages  (3):
    eng
    osd
    equ
    

    结果显示它只支持几种语言,如果想要安装多国语言,还需要安装语言包,官方叫作tessdata(其下载链接为:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata)。

    利用Git命令将其下载下来并迁移到相关目录即可,不同版本的迁移命令如下所示。

    在Ubuntu、Debian和Deepin系统下的迁移命令如下:

    git clone  https://github.com/tesseract-ocr/tessdata.git
    sudo mv tessdata/*  /usr/share/tesseract-ocr/tessdata
    

    在CentOS和Red Hat系统下的迁移命令如下:

    git clone  https://github.com/tesseract-ocr/tessdata.git
    sudo mv tessdata/*  /usr/share/tesseract/tessdata
    

    这样就可以将下载下来的语言包全部安装了。

    这时我们重新运行列出所有语言的命令:

    tesseract  --list-langs
    

    结果如下:

    List of available languages (107):
    afr
    amh
    ara
    asm
    aze
    aze_cyrl
    bel
    ben
    bod
    bos
    bul
    cat
    ceb
    ces
    chi_sim
    chi_tra
    

    可以发现,这里列出的语言就多了很多,比如chi_sim就代表简体中文,这就证明语言包安装成功了。

    tesseract安装好以后就可以安装tesserocr了。

    tesseract安装

    github上有较为详尽的安装说明,大多数情况下我们可以在cmd下通过pip来安装:(前提是安装了pip,一般python都自带)

    pip install tesserocr

    但是由于windows下tesserocr 2.3.0版本目前还没有,所以pip安装在Windows下面会报错。

    解决方法之一是通过wheel安装:

    1.下载tesserocr 2.2.2版本的wheel文件(注意与tesseract版本的对应)

    2.通过如下命令安装:(需要与下载文件在同一目录下)

    pip install 文件名.whl

    PS:即使库能安装成功,有时候运行还是会出现错误(坑!!),推荐个博文:https://www.imooc.com/article/45278

    验证安装

    接下来,我们可以使用tesseract和tesserocr来分别进行测试。

    下面我们以如图所示的图片为样例进行测试。
    image

    首先用命令行进行测试,将图片下载下来并保存为image.png,然后用tesseract命令测试:

    tesseract image.png result -l eng && cat result.txt
    

    运行结果如下:

    Tesseract Open Source OCR Engine v3.05.01 with Leptonica
    Python3WebSpider
    

    这里我们调用了tesseract命令,其中第一个参数为图片名称,第二个参数result为结果保存的目标文件名称,-l指定使用的语言包,在此使用英文(eng)。然后,再用cat命令将结果输出。

    运行结果便是图片的识别结果:Python3WebSpider。可以看到,这时已经成功将图片文字转为电子文本了。

    然后还可以利用Python代码来测试,这里就需要借助于tesserocr库了,测试代码如下:

    import tesserocr
    from PIL import Image
    image = Image.open('image.png')
    print(tesserocr.image_to_text(image))
    

    我们首先利用Image读取了图片文件,然后调用了tesserocrimage_to_text()方法,再将其识别结果输出。

    运行结果如下:

    Python3WebSpider
    

    另外,我们还可以直接调用file_to_text()方法,这可以达到同样的效果:

    import tesserocr
    print(tesserocr.file_to_text('image.png'))
    

    运行结果:

    Python3WebSpider
    

    如果成功输出结果,则证明tesseract和tesserocr都已经安装成功。

    参考:https://blog.csdn.net/iodjSVf8U1J7KYc/article/details/79308086
    https://blog.csdn.net/qq_31998745/article/details/81292867
    https://cuiqingcai.com/5189.html

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