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  • 2020-11-20 20:54:00

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    有时候在爬取数据的时候,需要读取网页中图片中的信息。在读取和处理图像、图像相关的机器学习以及创建图像等任务中,Python一直都是非常出色的语言。有两个库非常流行的库:Pillow和Tesseract。

    Pillow 算不上是图像处理功能最全的库,但是它拥有你需要使用的全部功能,除非你 要用 Python 重写一个 Photoshop 或进行更加复杂的研究。它也是一个文档健全且十分易用 的库。

    Tesseract 是一个 OCR 库,目前由 Google 赞助(Google 也是一家以 OCR 和机器学习技术 闻名于世的公司)。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,也可以识别出任何 Unicode 字符。

    Tesseract是一个 Python 的命令行工具,不是通过 import语句导入的库。安装之后,要用要用tesseract命令在Python的外面运行

    今天使用Tesseract来实现一个提取图片中信息的程序。下面这张图片,就是我们需要读取的对象:

    安装过程略过,直接看代码:import subprocess

    p = subprocess.Popen(["tesseract", "page.png", "page"], stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)

    p.wait()

    f = open("page.txt","r")

    print(f.read())

    f.close()

    运行这个程序,应该会输出图片中的文字信息。但是,当文字出现在彩色封面上时,结果就不那么完美了。你可以用 Pillow 库挑选图片进行清理,但是如果想把文字加工成普通人可以看懂的效果,还需要花很多时间去处理。这是只是一个简单的实例。

    如果觉得内容还不错,分享给更多朋友,一起提升编程技能。

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    2020-11-28 09:45:11
    日常的生活中,我们经常需要提取图片中的一些文字,往往只能通过手打的方式,费时又费力。目前有大量的图片文字提取程序与代码库,今天我将介绍其中一种方便的操作,基于百度的研究。首先,我们需要安装相应的python...

    日常的生活中,我们经常需要提取图片中的一些文字,往往只能通过手打的方式,费时又费力。目前有大量的图片文字提取程序与代码库,今天我将介绍其中一种方便的操作,基于百度的研究。

    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:

    ad95bfca-d0dc-478c-aa55-69a780c499ab

    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:

    41427e82951b405090bafdc06bab887f

    可以得到:

    adanac

    HITTING INSTRUCTION

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    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 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
  • Python提取图片中的文字相关依赖库安装OCR工具安装识别代码 相关依赖库安装 pip install PIL pip install pytesseract OCR工具安装 下载链接 修改 pytesseract 源码中的路径,将 tesseract_cmd 的值改为安装...

    Python提取图片中的文字

    相关依赖库安装

    pip install PIL
    pip install pytesseract
    

    OCR工具安装

    下载链接

    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

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    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

    在这里插入图片描述

    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'))
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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