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  • Tesseract 是目前公认最优秀、最精确的开源OCR 系统。 除 了极高的精确度,Tesseract 也具有很高的灵活性。它可以通过训练识别出任何字体(只要这些字体的风格保持不变就可以),也可以识别出任何Unicode
  • 基本识别原理概述:1、每一幅图像在构成上,都是由一个个像素组成的矩阵,每一个像素为单元格。2、 彩色图像的像素的由三原色(红,绿,蓝)构成元组,灰度图像的像素是一个单值,每个像素的值范围为(0,255)。问题...

    基本识别原理概述:

    1、每一幅图像在构成上,都是由一个个像素组成的矩阵,每一个像素为单元格。

    2、 彩色图像的像素的由三原色(红,绿,蓝)构成元组,灰度图像的像素是一个单值,每个像素的值范围为(0,255)。

    问题来源

    某系统门户登陆界面如下:

    基于python简单图像处理,识别验证码

    现在我们要实现自动的验证码识别。

    在这里还是要推荐下我自己建的Python开发学习群:483546416,群里都是学Python开发的,如果你正在学习Python ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有Python软件开发相关的),包括我自己整理的一份2018最新的Python进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入Python的小伙伴

    图像特征

    基于python简单图像处理,识别验证码

    首先,我们仔细观察下这个验证码图像,可以发现一些固定特征:

    基于python简单图像处理,识别验证码

    1、验证码中的字符数始终为6,并且是灰度图像。

    2、字符间的间隔看起来每次都一样。

    3、 每个字符都是完全定义的。

    4、图像有许多杂散的黑暗像素,以及穿过图像的线条作为干扰因素。

    图像分析

    所以我最终下载了一个这样的图像,并使用一个工具(binary-image)以二进制形式可视化图像(0表示黑色,1表示白色像素)。

    基于python简单图像处理,识别验证码

    我的观察没错,图像尺寸为45x180,每个字符分配30个像素的空间来适配,从而使它们间隔比较均匀。

    因此,取得了验证码识别路上的第一步,结果:

    把图像裁剪成6个不同的部分,每个部分的宽度为30像素。

    python图像裁剪

    我们璇儿Python作为原型语言,因为它的库最容易使用和部署。

    经过简单搜索,我找到了PIL库。还用到了Image模块,用来操作图像进行字符裁剪并将图像作为加载为数字矩阵。

    字符部分裁剪

    图像裁剪的语法是:

    from PIL import Image

    image = Image.open("filename.png")

    cropped_image = image.crop((left, upper, right, lower))

    比如要裁剪第一个字符:

    from PIL import Image

    image = Image.open("captcha.png").convert("L")

    cropped_image = image.crop((0, 0, 30, 45))

    cropped_image.save("cropped_image.png")

    得到的图像为:

    基于python简单图像处理,识别验证码

    我将他打包到一个循环中,编写了一个简单的脚本,从该站点获取500个验证码图像,并将所有裁剪后的字符保存到一个文件夹中。回顾我们上一部分观察到的特征第三点,每个字符都有明确定义。

    图像去杂,清理干扰因子

    为了"清理"图像中的裁剪掉干扰因素(删除不必要的线和点),我们使用一个很简单的算法:

    字符中的所有像素都是纯黑色(0)。如果它不是完全黑色的,将它当成白色的。因此,对于值大于0的每个像素,将给其重新赋值为255。使用load()函数将图像转换为45x180数字矩阵,然后对其进行处理。

    pixel_matrix = cropped_image.load()

    for col in range(0, cropped_image.height):

    for row in range(0, cropped_image.width):

    if pixel_matrix[row, col] != 0:

    pixel_matrix[row, col] = 255

    image.save("thresholded_image.png")

    基于python简单图像处理,识别验证码

    为了清晰起见,我将代码应用于原始图像。

    原版的:

    基于python简单图像处理,识别验证码

    做过算法矫正的图

    基于python简单图像处理,识别验证码

    你可以看得到,并非完全黑暗的所有像素都被删除了。比如通过图像的线。上述方法在图像处理中的专业术语叫做阈值处理,当然还有很多处理方法,阈值处理事最简单实用的方法。

    去除图像中的黑点

    回顾观察到特征的第四点,图像中有许多散杂黑点像素的干扰因子。

    循环遍历图像矩阵,并且如果相邻像素是白色的,并且与相邻像素相对的像素也是白色的,并且中心像素是黑色的,则设定中心像素为白色。

    for column in range(1, image.height - 1):

    for row in range(1, image.width - 1):

    if pixel_matrix[row, column] == 0 and pixel_matrix[row, column - 1] == 255 and pixel_matrix[row, column + 1] == 255 :

    pixel_matrix[row, column] = 255

    if pixel_matrix[row, column] == 0 and pixel_matrix[row - 1, column] == 255 and pixel_matrix[row + 1, column] == 255:

    pixel_matrix[row, column] = 255

    基于python简单图像处理,识别验证码

    结果为:

    基于python简单图像处理,识别验证码

    你可以看到,经过以上步骤的处理,图像已经只剩下字符框架了。虽然有些字符已经丢失了一些基础像素,但是每个字符的图像骨架基本上都完备。当然这个是必须的,我们做这么多处理的主要原因是为每个可能的字符都截取生成合适字符图。

    构建字符图库

    我将上述算法裁剪得到的所有字符图像都存储于文件夹下。下一个任务是为属于"A-Z0-9"的每个字符找到至少一个样本图像。这一步就像"训练"步骤,我手动为每个字符选择了一个字符图像并对其更名。

    完成这一步后,每个字符都有一幅骨架图像!

    基于python简单图像处理,识别验证码

    选择最优的字符图

    我还运行了其他几个脚本,确保每一个字符的图像中都有最佳的图像,例如,如果有20个'A'的字符图像,暗色(1)数量最少的图像显然是噪声最少的图像,因此最适合作为骨架图像。选择的原则:

    一个按照字符排序的相似图像(约束条件:黑像素数量大小,并且相似度> = 90~95%)。

    一个从每个分组字符获得最佳图像。

    因此,到目前为止,我们生成了一个像素图像库。我们将它们转换为像素矩阵,并将"位图,把字符图转为数字点阵SON文件

    识别算法

    最后,这就是获取任何新的验证码图像的算法:

    使用相同的算法尽量减少新图像中不必要的干扰因子

    对于新验证码图片中的每字符,强制通过生成的JSON文件举证来匹配,基于相应的黑像素匹配来计算相似度。

    如果一个像素是黑的并且在图像中的位置恰好是破解验证码,并且像素在我们的字符库中的骨架图像/位图中的相同位置处也是的,则计数会递增1。

    与骨架图像中黑暗像素的数量做对比,计算匹配百分比,选择具有最高匹配百分比的字符就是识别结果的字符。

    基于python简单图像处理,识别验证码

    结果演示

    最终结果如下:

    基于python简单图像处理,识别验证码

    得到的字符为Z5M3MQ, 验证码被成功识别出来了。

    展开全文
  • 一、安装库首先我们需要安装PIL和pytesseract库。...pytesseract:图像识别库。我这里使用的是python3.6,PIL不支持python3所以使用如下命令pip install pytesseractpip install pillow12如果是python...

    一、安装库

    首先我们需要安装PIL和pytesseract库。
    PIL:(Python Imaging Library)是Python平台上的图像处理标准库,功能非常强大。
    pytesseract:图像识别库。

    我这里使用的是python3.6,PIL不支持python3所以使用如下命令

    pip install pytesseractpip install pillow
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    如果是python2,则在命令行执行如下命令:

    pip install pytesseractpip install PIL
    • 1
    • 2

    这时候我们去运行上面的代码会发现如下错误:

    错误提示的很明显:
    No such file or directory :"tesseract"

    这是因为我们没有安装tesseract-ocr引擎

    如果你想要系统地学习人工智能,那么推荐你去看床长人工智能教程。非常棒的大神之作。教程不仅通俗易懂,而且很风趣幽默。点击这里可以查看教程。

    二、tesseract-ocr引擎

    光学字符识别(OCR,Optical Character Recognition)是指对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程。OCR技术非常专业,一般多是印刷、打印行业的从业人员使用,可以快速的将纸质资料转换为电子资料。关于中文OCR,目前国内水平较高的有清华文通、汉王、尚书,其产品各有千秋,价格不菲。国外OCR发展较早,像一些大公司,如IBM、微软、HP等,即使没有推出单独的OCR产品,但是他们的研发团队早已掌握核心技术,将OCR功能植入了自身的软件系统。对于我们程序员来说,一般用不到那么高级的,主要在开发中能够集成基本的OCR功能就可以了。这两天我查找了很多免费OCR软件、类库,特地整理一下,今天首先来谈谈Tesseract,下一次将讨论下Onenote 2010中的OCR API实现。可以在这里查看OCR技术的发展简史。
    Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发,至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。然而,HP不久便决定放弃OCR业务,Tesseract也从此尘封。
    数年以后,HP意识到,与其将Tesseract束之高阁,不如贡献给开源软件业,让其重焕新生--2005年,Tesseract由美国内华达州信息技术研究所获得,并求诸于Google对Tesseract进行改进、消除Bug、优化工作。

    ###安装tesseract-ocr引擎

    brew install tesseract
    • 1

    然后我们通过tesseract -v看一下是否安装成成功

    tesseract 3.05.01leptonica-1.75.0libjpeg 9b : libpng 1.6.34 : libtiff 4.0.9 : zlib 1.2.11
    • 1
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    这时候我们运行上面代码会出现乱码

    这是因为tesseract默认只有语言包中没有中文包,如下图:

    ###安装tesseract-ocr语言包
    我们去GitHub下载我们需要的语言包,这里我只下载了chi_tra.traineddatachi_sim.traineddata
    github:tesseract-ocr/tessdata
    然后放到/usr/local/Cellar/tesseract/3.05.01/share/tessdata路径下面。

    可以通过tesseract --list-langs查看本地语言包:

    可以通过tesseract --help-psm 查看psm

    0:定向脚本监测(OSD)
    1: 使用OSD自动分页
    2 :自动分页,但是不使用OSD或OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)
    3 :全自动分页,但是没有使用OSD(默认)
    4 :假设可变大小的一个文本列。
    5 :假设垂直对齐文本的单个统一块。
    6 :假设一个统一的文本块。
    7 :将图像视为单个文本行。
    8 :将图像视为单个词。
    9 :将图像视为圆中的单个词。
    10 :将图像视为单个字符。

    为什么这里要强调语言包和psm,因为我们在使用中会用到,
    比如多个语言包组合并且视为统一的文本块将使用如下参数:
    pytesseract.image_to_string(image,lang="chi_sim+eng",config="-psm 6")
    这里我们通过+来合并使用多个语言包。

    接下来我们看一下配置好一切的正确结果。

    import pytesseractfrom PIL import Imageimage = Image.open("../pic/c.png")code = pytesseract.image_to_string(image,lang="chi_sim",config="-psm 6")print(code)
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  • 当今世界充满了数据,图像构成了这些数据的重要部分。 但是,在使用这些数字图像之前,必须对其... Python作为一种科学编程语言越来越受欢迎,并且在其生态系统中免费提供了许多最新的图像处理工具,因此Python是这...

    当今世界充满了数据,图像构成了这些数据的重要部分。 但是,在使用这些数字图像之前,必须对其进行处理(分析和处理),以提高其质量或提取一些可以使用的信息。

    常见的图像处理任务包括显示; 基本操作,例如裁剪,翻转,旋转等; 图像分割,分类和特征提取; 图像恢复; 和图像识别。 Python作为一种科学编程语言越来越受欢迎,并且在其生态系统中免费提供了许多最新的图像处理工具,因此Python是这些类型的图像处理任务的绝佳选择。

    本文介绍了10种最常用的Python库用于图像处理任务。 这些库提供了一种简单直观的方法来转换图像并理解基础数据。

    1. scikit图片

    scikit -image是一个与NumPy数组一起使用的开源Python软件包。 它实现了用于研究,教育和行业应用的算法和实用程序。 即使对于Python生态系统的新手来说,它也是一个相当简单明了的库。 该代码是高质量的,经过同行评审,由活跃的志愿者社区编写。

    资源资源

    scikit-image的文档非常详尽,包含许多示例和实际用例。

    用法

    该软件包作为skimage导入,大多数功能都在子模块中找到。

    图像过滤:

    import matplotlib. pyplot as plt  
    %matplotlib inline
           
    from skimage import data , filters
           
    image = data. coins ( )   # ... or any other NumPy array!  
    edges = filters. sobel ( image )  
    plt. imshow ( edges , cmap = 'gray' )
    Image filtering in scikit-image

    使用match_template函数进行模板匹配:

    Template matching in scikit-image

    您可以在图库中找到更多示例。

    2. NumPy

    NumPy是Python编程的核心库之一,并提供对数组的支持。 图像本质上是包含数据点像素的标准NumPy数组。 因此,通过使用基本的NumPy操作(例如切片,遮罩和花式索引),可以修改图像的像素值。 可以使用skimage加载图像,并使用Matplotlib显示图像。

    资源资源

    官方文档页面

    用法

    使用Numpy遮罩图像:

    import numpy as np
    from skimage import data
    import matplotlib. pyplot as plt
    %matplotlib inline
       
    image = data. camera ( )  
    type ( image )
    numpy. ndarray #Image is a NumPy array: 

    mask = image < 87  
    image [ mask ] = 255  
    plt. imshow ( image , cmap = 'gray' )

    NumPy

    3.科学

    SciPy是Python的另一个核心科学模块(如NumPy),可用于基本的图像处理和处理任务。 特别是,子模块scipy.ndimage (在SciPy v1.1.0中)提供在n维NumPy数组上运行的函数。 该软件包当前包含用于线性和非线性滤波,二进制形态,B样条插值和对象测量的功能。

    资源资源

    有关scipy.ndimage包提供的功能的完整列表,请参阅文档

    用法

    使用SciPy使用高斯滤波器进行模糊处理:

    from scipy import misc , ndimage
       
    face = misc. face ( )  
    blurred_face = ndimage. gaussian_filter ( face , sigma = 3 )  
    very_blurred = ndimage. gaussian_filter ( face , sigma = 5 )
       
    #Results  
    plt. imshow ( < image to be displayed > )
    Using a Gaussian filter in SciPy

    4. PIL /枕头

    PIL (Python影像库)是Python编程语言的免费库,它增加了对打开,操作和保存许多不同图像文件格式的支持。 但是,其发展停滞不前,其最新版本是2009年。幸运的是,有一个Pillow (积极开发的PIL分支),易于安装,可以在所有主要操作系统上运行,并且支持Python3。该库包含基本映像。处理功能,包括点运算,使用一组内置的卷积内核进行过滤以及颜色空间转换。

    资源资源

    文档包含安装说明以及涵盖该库每个模块的示例。

    用法

    使用ImageFilter在枕头中增强图像:

    from PIL import Image , ImageFilter  
    #Read image
    im = Image. open ( 'image.jpg' )
    #Display image  
    im. show ( )
       
    from PIL import ImageEnhance  
    enh = ImageEnhance. Contrast ( im )  
    enh. enhance ( 1.8 ) . show ( "30% more contrast" )

    5. OpenCV-Python

    OpenCV (开源计算机视觉库)是计算​​机视觉应用程序中使用最广泛的库之一。 OpenCV-PythonOpenCV的Python API。 OpenCV-Python不仅速度快,因为其背景由用C / C ++编写的代码组成,而且还易于编码和部署(由于前景中的Python包装器)。 这使其成为执行计算密集型计算机视觉程序的绝佳选择。

    资源资源

    OpenCV2-Python指南》使您可以轻松开始使用OpenCV-Python。

    用法

    在OpenCV-Python中使用金字塔使用图像混合来创建“ Orapple”:

    6. SimpleCV

    SimpleCV是用于构建计算机视觉应用程序的另一个开源框架。 它提供了访问一些高性能计算机视觉库(例如OpenCV)的权限,而无需了解位深度,文件格式,色彩空间等。它的学习曲线明显小于OpenCV的学习曲线,并且(如其标语所示),“这使计算机视觉变得容易。” 支持SimpleCV的一些观点是:

    • 即使是初学者,也可以编写简单的机器视觉测试
    • 摄像机,视频文件,图像和视频流均可互操作

    资源资源

    官方文档非常容易遵循,并且包含大量示例和用例。

    用法

    SimpleCV

    7. Mahotas

    Mahotas是另一个适用于Python的计算机视觉和图像处理库。 它包含传统的图像处理功能(例如过滤和形态运算),以及用于特征计算(包括兴趣点检测和局部描述符)的更现代的计算机视觉功能。 该接口使用Python进行开发,适合于快速开发,但是算法是用C ++实现并进行了速度调整。 Mahotas的库以最少的代码甚至最小的依赖关系快速运行。 阅读其官方论文以获得更多见解。

    资源资源

    文档包含安装说明,示例,甚至包括一些教程,可帮助您轻松开始使用Mahotas。

    用法

    Mahotas库依靠简单的代码来完成工作。 例如,它用最少的代码就能很好地解决Finding Wally问题。

    解决“发现沃利”问题:

    8. SimpleITK

    ITK (Insight细分和注册工具包)是一个“开源,跨平台系统,为开发人员提供了用于图像分析的大量软件工具。SimpleITK是构建在ITK之上的简化层,旨在促进其快速使用。原型,教育和[和]解释语言。” 它也是一个图像分析工具包,其中包含大量支持常规过滤操作,图像分割和配准的组件。 SimpleITK用C ++编写,但可用于许多编程语言,包括Python。

    资源资源

    有大量的Jupyter笔记本说明了SimpleITK在教育和研究活动中的使用。 这些笔记本演示了如何使用SimpleITK通过Python和R编程语言进行交互式图像分析。

    用法

    使用SimpleITK和Python创建的刚性CT / MR注册过程的可视化:

    9. pgmagick

    pgmagick是GraphicsMagick库的基于Python的包装器。 GraphicsMagick图像处理系统有时也称为图像处理的瑞士军刀。 它强大而有效的工具和库集合支持以超过88种主要格式读取,写入和处理图像,包括DPX,GIF,JPEG,JPEG-2000,PNG,PDF,PNM和TIFF。

    资源资源

    pgmagick的GitHub存储库具有安装说明和要求。 也有详细的用户指南

    用法

    图像缩放:

    边缘提取:

    10.皮开罗

    Pycairo是用于Cairo图形库的一组Python绑定。 开罗是用于绘制矢量图形的2D图形库。 矢量图形很有趣,因为它们在调整大小或变换后不会失去清晰度。 Pycairo可以从Python调用Cairo命令。

    资源资源

    Pycairo GitHub存储库是一个很好的资源,其中包含有关安装和使用的详细说明。 还有一个入门指南 ,其中包含有关Pycairo的简短教程。

    用法

    使用Pycairo绘制线条,基本形状和径向渐变:

    结论

    这些是Python中一些有用且免费的图像处理库。 有些是众所周知的,而另一些可能对您来说是新的。 试试看他们,以了解更多关于他们!

    翻译自: https://opensource.com/article/19/3/python-image-manipulation-tools

    展开全文
  • 最近私活,遇到图像处理! 需要的材料 下载Tesseract-OC 下载简体字识别包 下载地址 在系统变量中新建一个配置信息,命名为:TESSDATA_PREFIX,变量值为安装路径D:\Tesseract-OCR\tessdata path路径D:\Tesseract...

    废话不多说,直接开干!
    最近私活,遇到图像处理!

    需要的材料

    下载Tesseract-OC
    下载简体字识别包
    

    下载地址

    在系统变量中新建一个配置信息,命名为:TESSDATA_PREFIX,变量值为安装路径D:\Tesseract-OCR\tessdata
    path路径D:\Tesseract-OCR

    在这里插入图片描述

    需要安装库

    pip install pytesseract
    

    特别注意tesseract与pillow版本要一致

     安装tesseract,pip install pytesseract
     安装pillow, pip install Pillow
    

    直接上代码

    # -*- coding: UTF-8 -*-
    import pytesseract
    from PIL import Image
    def douyin():
        image = Image.open("202106060946243820.jpg")
        text = pytesseract.image_to_string(image,lang='chi_sim') #使用简体中文解析图片
        with open('douyin.txt','w') as file:
            print(text)
            file.write(str(text))
    
    if __name__ == '__main__':
        douyin()
    
    
    

    效果图
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    展开全文
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