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  • 2、能够识别含有文字的截图 3、将识别出的文字输出到剪切板 大致上需要的东西非常明确,那么,一个一个的来~ 截图 截图作为一项非常实用的功能,自然是有各种各样的实现,在这里考虑使用python去完成这个任务,那么...

    我们都知道,部分电子版的书籍是以扫描图片的形式展现的,在阅读过程中无法选取文字。对于平时有记录习惯的人来说,无法复制黏贴真的很不爽! 为了解决这个问题,需要这样一个脚本,他有下面这些功能:

    1、能够实现自由截图
    2、能够识别含有文字的截图
    3、将识别出的文字输出到剪切板

    大致上需要的东西非常明确,那么,一个一个的来~

    截图
    截图作为一项非常实用的功能,自然是有各种各样的实现,在这里考虑使用python去完成这个任务,那么自然是先google一下,网上一搜,果然资料多到爆炸~
    不出所料,python对截图功能做了很好的基础支持~(本文基于windows平台下的python2实现,python3安装某些库真滴烦人)
    (1)全屏截图
    那么先从简单的做起(截图稍微麻烦一点,其他部分都超级简单 = =),首先实现python的“全屏截图”
    代码入下:

    from PIL import ImageGrab
    
    im = ImageGrab.grab()  # 截取全屏
    
    im.save(file)
    

    简单的三行代码搞定~(赞美一下前人的伟大_(:з)∠)_)
    其中的path表示文件截图文件的完整存放路径
    其中稍微要注意一下的是,安装库的时候,使用

    pip install pillow(而不是PIL)
    

    否则会显示找不到匹配的模块~
    (PS:这里其实有个问题,上述代码运行完成后,并没有截取全屏,最后生成的图片仅仅为部分图片,查看网上攻略后并没有找到比较好的解决方法,残念…)

    (2)自由截图
    好了,全屏截图完成,那么我们其实只想要截取需要的部分就行了,那么怎么去完成这个功能呢~
    看了一部分网上的做法,最常见的就是监听鼠标动作实现选择截图区域。其中,其中使用较多的是tkinter,以及pyHook(tkinter实现那个稍微复杂一点),我个人倾向于后者,因为实现起来非常简单,哈哈~
    那么先上部分代码

    # coding:utf-8
    
    import win32api
    import os
    from PIL
    import ImageGrab, Imageimport pyHook
    import pythoncom
    
    # 创建一个坐标列表(x1,y1,x2,y2)
    coordinate = [1, 1, 1, 1]
    # 监听键盘事件
    def on_mouse_event(event):
        file_path = 'xx//xx//read.jpg'
        # 监听鼠标事件
        if event.MessageName == 'mouse left down':
            coordinate[0:2] = event.Position   
        elif event.MessageName == 'mouse left up':
            coordinate[2:4] = event.Position
            win32api.PostQuitMessage()  # 退出监听循环
            # 截取坐标图片
            pic = ImageGrab.grab(coordinate)
            pic.save(file_path)
    

    唯一比较麻烦的就是各种库的安装,重点点名pywin32这个库 = =,真姬儿麻烦~
    那么在这里附上链接,防止安装过程中可能出现的问题:
    解决安装pywin32后仍然提示找不到模块的问题

    文字识别
    搞定了截图功能以后,剩下的工作就比较简单了。python的pytesseract为文字识别提供了很好的支持。整个实现只需要一行关键代码即可:

    from PIL import Image
    import pytesseract
    
    text=pytesseract.image_to_string(Image.open(file_path),lang='chi_sim')
    print(text)
    

    使用这个库之前,必须安装识别引擎tesseract-ocr,下载链接如下(下载完成后为exe安装包):
    tesseract-ocr识别引擎下载
    这里附上安装及配置环境变量的教程(摘自百度百科):
    图片文字OCR识别-tesseract-ocr4.00.00安装使用
    最后,在pytesseract库文件中进行配置,找到F:\XX\XX\XX\你的python安装路径\Lib\site-packages\pytesseract
    找到该路径下的pytesseract.py文件,打开后找到一下这句代码:

    tesseract_cmd = 'tesseract'
    

    将字符串’tesseract’替换成你的tesseract-ocr的安装路径(e.g.’F:\Program_File\Tesseract-OCR\tesseract.exe’)

    至此,文字识别引擎的全部配置就已经完成了。

    访问剪切板
    最后,将识别好的文字导入剪切板
    两步到位:
    (1)pip安装pyperclip库
    (2)同样一行代码:

    pyperclip.copy(text)  # 将识别内容导入系统剪切板
    

    大功告成~

    总结
    整个代码实现非常的简洁,总共也就几十行不到的代码,这也多亏了python强大的库支持。
    然而比较遗憾的是,截图功能的实现很是简陋,使用tkinter可以实现出类似QQ截图的效果(代码也相对复杂一些)~
    有了这个脚本之后,看扫描图片的PDF电子书就不需要打字记笔记了吼吼吼:)
    最后附上完整的代码

    # coding:utf-8
    
    import inspect
    import win32api
    import os
    from PIL import ImageGrab, Image
    import pyHook  # 钩子~
    import pythoncom
    import pytesseract  # 图像识别文字包
    import pyperclip
    
    # 创建一个坐标列表
    coordinate = [1, 1, 1, 1]
    # 监听键盘事件
    def on_mouse_event(event):
        # 获取当前文件路径
        file_ = inspect.getfile(inspect.currentframe())
        dir_path = os.path.abspath(os.path.dirname(file_))
        file_path = dir_path + '\\read.jpg'
        # 监听鼠标事件
        if event.MessageName == 'mouse left down':
            coordinate[0:2] = event.Position   
        elif event.MessageName == 'mouse left up':
            coordinate[2:4] = event.Position
            win32api.PostQuitMessage()  # 退出监听循环
            # 截取坐标图片
            pic = ImageGrab.grab(coordinate)
            pic.save(file_path)
            text = pytesseract.image_to_string(Image.open(file_path), lang='chi_sim')  # 识别并返回
            pyperclip.copy(text.replace(' ', ''))  # 将识别内容导入系统剪切板
       return True
        if __name__ == '__main__':
        hm = pyHook.HookManager()  # 创建一个钩子管理对象
        hm.MouseAll = on_mouse_event  # 监听所有鼠标事件
        hm.HookMouse()  # 设定鼠标钩子
        pythoncom.PumpMessages()  # 进入循环,程序一直监听
    

    首先,部分电子版的书籍是以扫描图片的形式展现的,在阅读过程中无法选取文字。对于平时有记录习惯的我来说,无法复制黏贴真的很不爽!
    为了解决这个问题,我需要这样一个脚本,他有下面这些功能:

    1、能够实现自由截图
    2、能够识别含有文字的截图
    3、将识别出的文字输出到剪切板

    大致上需要的东西非常明确,那么,一个一个的来~

    截图
    截图作为一项非常实用的功能,自然是有各种各样的实现,在这里考虑使用python去完成这个任务,那么自然是先google一下,网上一搜,果然资料多到爆炸~
    不出所料,python对截图功能做了很好的基础支持~(本文基于windows平台下的python2实现,python3安装某些库真滴烦人)
    (1)全屏截图
    那么先从简单的做起(截图稍微麻烦一点,其他部分都超级简单 = =),首先实现python的“全屏截图”
    代码入下:

    from PIL import ImageGrab
    
    im = ImageGrab.grab() # 截取全屏im.save(file)
    

    简单的三行代码搞定~(赞美一下前人的伟大_(:з)∠)_)
    其中的path表示文件截图文件的完整存放路径
    其中稍微要注意一下的是,安装库的时候,使用

    pip install pillow(而不是PIL)
    否则会显示找不到匹配的模块~
    (PS:这里其实有个问题,上述代码运行完成后,并没有截取全屏,最后生成的图片仅仅为部分图片,查看网上攻略后并没有找到比较好的解决方法,残念…)

    (2)自由截图
    好了,全屏截图完成,那么我们其实只想要截取需要的部分就行了,那么怎么去完成这个功能呢~
    看了一部分网上的做法,最常见的就是监听鼠标动作实现选择截图区域。其中,其中使用较多的是tkinter,以及pyHook(tkinter实现那个稍微复杂一点),我个人倾向于后者,因为实现起来非常简单,哈哈~
    那么先上部分代码

    # coding:utf-8
    import win32api
    import osfrom PIL 
    import ImageGrab, Imageimport pyHookimport pythoncom
    # 创建一个坐标列表(x1,y1,x2,y2)
    coordinate = [1, 1, 1, 1]
    # 监听键盘事件def on_mouse_event(event):
    file_path = 'xx//xx//read.jpg'
    # 监听鼠标事件
    if event.MessageName == 'mouse left down':
    coordinate[0:2] = event.Position elif event.MessageName == 'mouse left up':
    coordinate[2:4] = event.Position
    win32api.PostQuitMessage() # 退出监听循环
    # 截取坐标图片
    pic = ImageGrab.grab(coordinate)
    pic.save(file_path)
    

    唯一比较麻烦的就是各种库的安装,重点点名pywin32这个库 = =,真姬儿麻烦~
    那么在这里附上链接,防止安装过程中可能出现的问题:
    解决安装pywin32后仍然提示找不到模块的问题

    文字识别
    搞定了截图功能以后,剩下的工作就比较简单了。python的pytesseract为文字识别提供了很好的支持。整个实现只需要一行关键代码即可:

    from PIL import Imageimport pytesseract
    text=pytesseract.image_to_string(Image.open(file_path),lang='chi_sim')
    print(text)
    

    使用这个库之前,必须安装识别引擎tesseract-ocr,下载链接如下(下载完成后为exe安装包):
    tesseract-ocr识别引擎下载
    这里附上安装及配置环境变量的教程(摘自百度百科):
    图片文字OCR识别-tesseract-ocr4.00.00安装使用
    最后,在pytesseract库文件中进行配置,找到F:\XX\XX\XX\你的python安装路径\Lib\site-packages\pytesseract
    找到该路径下的pytesseract.py文件,打开后找到一下这句代码:

    tesseract_cmd = 'tesseract'
    

    将字符串’tesseract’替换成你的tesseract-ocr的安装路径(e.g.’F:\Program_File\Tesseract-OCR\tesseract.exe’)

    至此,文字识别引擎的全部配置就已经完成了。

    访问剪切板
    最后,将识别好的文字导入剪切板
    两步到位:
    (1)pip安装pyperclip库
    (2)同样一行代码:

    pyperclip.copy(text) # 将识别内容导入系统剪切板
    大功告成~

    总结
    整个代码实现非常的简洁,总共也就几十行不到的代码,这也多亏了python强大的库支持。
    然而比较遗憾的是,截图功能的实现很是简陋,使用tkinter可以实现出类似QQ截图的效果(代码也相对复杂一些)~
    有了这个脚本之后,看扫描图片的PDF电子书就不需要打字记笔记了吼吼吼:)
    最后附上完整的代码

    # coding:utf-8
    import inspectimport win32api
    import osfrom PIL import ImageGrab, Imageimport pyHook # 钩子~
    import pythoncom
    import pytesseract 
    # 图像识别文字包import pyperclip# 创建一个坐标列表coordinate = [1, 1, 1, 1]# 监听键盘事件def on_mouse_event(event):
    # 获取当前文件路径
    file_ = inspect.getfile(inspect.currentframe())
    dir_path = os.path.abspath(os.path.dirname(file_))
    file_path = dir_path + '\\read.jpg'
    # 监听鼠标事件
    if event.MessageName == 'mouse left down':
    coordinate[0:2] = event.Position elif event.MessageName == 'mouse left up':
    coordinate[2:4] = event.Position
    win32api.PostQuitMessage() # 退出监听循环
    # 截取坐标图片
    pic = ImageGrab.grab(coordinate)
    pic.save(file_path)
    text = pytesseract.image_to_string(Image.open(file_path), lang='chi_sim') # 识别并返回
    pyperclip.copy(text.replace(' ', '')) # 将识别内容导入系统剪切板
    return Trueif __name__ == '__main__':
    hm = pyHook.HookManager() # 创建一个钩子管理对象
    hm.MouseAll = on_mouse_event # 监听所有鼠标事件
    hm.HookMouse() # 设定鼠标钩子
    pythoncom.PumpMessages() # 进入循环,程序一直监听
    
    展开全文
  • TracePrint "识别文字行数:" & retTable["words_result_num"] Dim words_results= retTable["words_result"] For i=0 to UBound(words_results) Dim oneUnit = words_results(i) Dim words = oneUnit["words"] ...
    Import "ShanHai.lua"
    Import "Cjson.lua"
    
    //Dim pic = File.Read("/storage/emulated/0/Pictures/1.jpg")
    //Dim pic = File.Read("/sdcard/Pictures/1.jpg")
    //Dim picBase64 = ShanHai.Base64En(pic)
    
    Dim picBase64 = ShanHai.ReadFileBase("/sdcard/Pictures/1.jpg")
    dim picUrlEncode =  ShanHai.CharToUrl(picBase64)
    Dim api_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic?access_token=XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
    //用山海post,得不到结果,不知道为什么,可能是默认的包头不一样
    //dim RetJson2 = ShanHai.PostHttp(api_url, "image="&picUrlEncode)
    dim RetJson = Url.Post(api_url, "image="&picUrlEncode)
    Dim retTable = Cjson.Decode(RetJson)
    
    TracePrint RetJson
    TracePrint "识别文字行数:" & retTable["words_result_num"]
    
    Dim words_results= retTable["words_result"]
    For i=0 to UBound(words_results)
    	Dim oneUnit = words_results(i)
    	Dim words = oneUnit["words"]
    	TracePrint words
    Next
    
    

    不同地址-不同识别能力,一览表(后台地址:https://console.bce.baidu.com/ai/?fromai=1#/ai/ocr/app/detail~appId=665090

    展开全文
  • 今天试用了一下 百度ocr_文字识别 功能。 我的想法是用python编程的方式调用 百度ocr_文字识别...点击左侧导航栏中的“文字识别” 然后“创建应用” 创建应用的目的是为了生成三个字符串: appId, apiKey, secret...

    今天试用了一下 百度ocr_文字识别 功能。

    我的想法是用python编程的方式调用 百度ocr_文字识别 ,上传一幅图片,识别图片上的文字

    整个过程不难,这里将一些关键点记录下来。

    第一步 注册或登陆百度云账号,创建百度应用

    在这里插入图片描述

    进入“百度云”的控制台,如下所示:
    在这里插入图片描述
    点击左侧导航栏中的“文字识别” 然后“创建应用”
    在这里插入图片描述
    创建应用的目的是为了生成三个字符串: appId, apiKey, secretKey 。这三个串在后面的python编程中需要用到

    当应用创建完成后,可以看到与应用对应的这三个字符串:
    在这里插入图片描述
    把上面这三个字符串的内容复制下来,以后在python编程中要使用。

    接下来点击左侧的SDK下载
    在这里插入图片描述

    第二步,下载SDK

    我选择了python SDK进行下载
    在这里插入图片描述

    下载得到压缩包文件: aip-python-sdk-2.2.15.zip

    将该包解压到本地:
    在这里插入图片描述

    打开CMD命令窗口,进入到以上setup.py文件所在目录。执行命令
    python setup.py install

    这一命令将 “aip”包安装到了 python的安装目录中的Lib\site-packages 子目录。

    第三步 编写测试代码

    下面就可以编写一个测试程序,测试一下是否可以调用接口,识别图片上的文字
    test.py

    
    #测试百度在线图片文本识别包
    #导入百度的OCR包
    
    from aip import AipOcr
    
    if __name__ == "__main__":
        
        #此处填入在百度云控制台处获得的appId, apiKey, secretKey的实际值
        appId, apiKey, secretKey =['12345678','xxxxxxxxxxx','yyyyyyyyyyyyyyy'] 
        #创建ocr对象
        ocr = AipOcr(appId, apiKey, secretKey)
        with open('pic/piece0.png', 'rb') as fin:
            img = fin.read()    
            res = ocr.basicGeneral(img)
            print(res)
    

    用前面提到的appId, apiKey, secretKey 三个字符串的值替换源码中相应的内容
    并且在源码文件test.py所在的目录下有一个字目录pic,其中存放有一张图片
    piece0.png
    在这里插入图片描述
    我故意选择了一张有些歪斜,有些杂点的图片,看看识别效果如何。

    识别结果如下:

    在这里插入图片描述
    可以看到,图片上的文字 :“连长” 被正确地识别了出来。

    展开全文
  •   本文将会介绍如何使用百度AI开放平台中...  在百度AI开放平台中,登录自己的百度账号,点击**“文字识别”服务中的“通用场景文字识别”,选择“创建应用”**,填好应用名称,选择应用类型,填好应用描述,这...

      本文将会介绍如何使用百度AI开放平台中的文字识别服务来识别图片中的文字。百度AI开放平台的访问网址为:http://ai.baidu.com/,为了能够使用该平台提供的AI服务,你需要事先注册一个百度账号。

    创建百度AI文字识别应用

      在百度AI开放平台中,登录自己的百度账号,点击**“文字识别”服务中的“通用场景文字识别”,选择“创建应用”**,填好应用名称,选择应用类型,填好应用描述,这样就创建好了“通用场景文字识别”服务,如下图:

      在应用列表中,能够看到自己刚刚创建好的文字识别服务了,记住,这个应用中的“AppID”,“API Key”,“Secret Key”很重要,是你这个应用的唯一识别。

    OK,创建好这个应用后,我们就能使用该应用来识别图片中的文字了~

    利用创建的应用来识别图片中的文字

      接下来,我们将使用刚刚创建好的文字识别应用来识别图片中的文字,大致的步骤如下:

    • 获取该应用的access_token;
    • 利用access_token来创建HTTP请求;
    • 解析请求成功后的json文件,获取识别后的结果。

    具体的参考文档可以参考网址:https://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/top, 本文将不再具体讲述。

      我们需要识别的图片为含有两个汉字的图片验证码,图片名称为test.png,如下:

      参考该应用的官方文档说明,我们写下如下的Python脚本,即可识别图片中的文字,完整的代码如下:

    import json
    import requests
    import base64
    import urllib.parse
    
    APP_ID = '你的APP_ID'
    API_KEY ='你的API_KEY'
    SECRECT_KEY = '你的SECRECT_KEY'
    
    # 获取token
    url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token'
    body = {'grant_type': 'client_credentials',
            'client_id': API_KEY,
            'client_secret': SECRECT_KEY
            }
    
    req = requests.post(url=url, data=body)
    token = json.loads(req.content)['access_token']
    
    # 获取百度api识别结果
    ocr_url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic?access_token=%s'%token
    headers = {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
    
    # 读取图片并进行base64加密
    body = base64.b64encode(open('./test.png' ,'rb').read())
    # 进行urlencode
    data = urllib.parse.urlencode({'image': body})
    
    # post请求
    r = requests.post(url=ocr_url, headers=headers, data=data)
    
    # 输出请求结果
    print('请求码为: %s' %r.status_code)
    res_words = json.loads(r.content)['words_result'][0]['words']
    print('识别结果为: %s' % res_words)
    

    输出的结果如下:

    请求码为: 200
    识别结果为: 高吸
    

    可以看到,对于这张图片,百度的文字识别功能很好地识别出了图片中的文字。

    利用Python的百度文字识别第三方模块来识别图片中的文字

      上面我们参照了百度文字识别的官方文档来实现文字识别功能,但过程有点复杂,需要先获取access_token,再构建HTTP请求才能使用。幸运的是,在Python的第三库中,已经有了能实现该功能的第三方模块,即baidu-aip,安装方式如下:

    pip install baidu-aip
    

      利用这个第三方模块,我们能简洁快速地实现文字识别功能,示例的Python代码如下:

    # 利用aip进行识别
    from aip import AipOcr
    
    APP_ID = '你的APP_ID'
    API_KEY ='你的API_KEY'
    SECRECT_KEY = '你的SECRECT_KEY'
    client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRECT_KEY)
    
    img = open('./test.png','rb').read()
    message=client.basicGeneral(img)
    res = message['words_result']
    print('识别结果为: %s' % res[0]['words'])
    

    总结

      本文并没有讲述如何从AI模型来识别图片中的文字,而是利用百度AI平台中的文字识别服务来完成文字识别任务。看上去并没有什么新意,只是讲解使用使用API来识别图片中的文字罢了。
      那么,本文的意义在哪?其实,在使用模型识别文字前,一个很重要的过程便于标注,标注费时费力,这时候我们借助第三方文字识别API能够减轻标注的工作量,让我们的标注量能减少点。
      当然,如果你把这篇文章看作是一个学习如何利用百度文字识别API识别图像中的文字的机会,那也未尝不可!

    注意:本人现已开通微信公众号: Python爬虫与算法(微信号为:easy_web_scrape), 欢迎大家关注哦~~

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  • 将图片翻译成文字一般被称为光学文字识别(Optical Character Recognition,OCR)。可以实现OCR 的底层库并不多,目前很多库都是使用共同的几个底层OCR 库,或者是在上面进行定制。 Tesseract 是一个OCR 库,目前由...
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  • PaddleOCR 文字识别 c++ win10 安装使用教程

    千次阅读 热门讨论 2020-11-07 17:39:55
    开头先夸一句,百度真棒 这里写目录标题引言安装流程... 开始cmake(贴官方图)3.1 打开Visual Studio 2019 Community,点击继续但无需代码3.2 文件->打开->CMake3.3 点击:项目->cpp_inference_demo的CM.
  • 由于tesseract的中文语言包“chi_sim”对中文手写字体或者环境比较复杂的图片,识别正确率不高,因此需要针对特定情况用自己的样本进行训练,提高识别率,通过训练,也可以形成自己的语言库。 步骤: 1、工具准备...
  • @Win10环境下python调用Tesseract-OCR进行图片文字识别 个人在网上没有找到一个适用于纯小白的一个傻瓜式教程,所以在此写一个精细到每个步骤的小教程(由于篇幅问题本文使用了一些链接,)。 1、下载安装python、...
  • 百度文字识别(自动获取token) //此代码由飞云脚本圈整理提供(www.feiyunjs.com) function Baidu_OCR(imgFile) { access_token = http.get(...
  • 本文以“识别页面上指定图片的文本“为例。 以百度首页的 Baidu 为例。 环境准备 Python 3.6 Pytesseract Tesseract-OCR Pillow 1、安装 Pytesseract 使用命令:pip install pytesseract 2、安装 Te
  • 注意aue=4或者6是语音识别要求的格式,但是音频内容不是语音识别要求的自然人发音,所以识别效果会受影响。 }); var a=Ocr_Question_Html.body.bytes(); var QQ="1946586304"; var date1 = (new Date...
  • 什么是脚本脚本语言?

    万次阅读 多人点赞 2018-10-01 21:28:39
    一、脚本 百科解释: 脚本(script)是使用一种特定的描述性语言,依据一定的格式编写的可执行文件,又称作宏或批处理文件。...举个最常见的例子,当我们点击网页上的E-mail地址时能自动调用Outlook Express或Fox...

空空如也

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