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  • Python文字识别—— 基于百度AI文字识别 该代码只能识别代码所在路径下的图片,希望大家交流下可以识别其它路径下图片的代码。。 from aip import AipOcr #这里所依赖的模块是baidu-aip,不是aip。 你的 APPID AK SK...
  • Python文字识别

    2017-12-14 14:19:28
    利用opencv的简易Python文字识别demo,可能有点小问题,随后会优化
  • python文字识别

    2020-10-27 17:40:10
    基于tkinter与pytesseract实现的图形用户界面进行文字识别,本例适用于表格类型图片,若想使用其他类型,请对编码进行修改
  • 主要为大家详细介绍了基于百度云文字识别API,python实现的简单文字识别,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • opencv-python文字识别

    2020-09-02 15:56:42
    (0, 0), fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_NEAREST) ret, binary = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) print("阈值:", ret) #文字识别 content = pytesseract.image_to_string(binary...

    import cv2
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    from PIL import Image
    import pytesseract
     
    img_rgb = cv2.imread('USNI.jpg')
    
    #模拟匹配,将方块以黑色填充,后面二值化就可以以过滤掉
    img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    template = cv2.imread('Template.jpg',0)
    w, h = template.shape[::-1] 
    res = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    threshold = 0.8
    loc = np.where( res >= threshold)
    for pt in zip(*loc[::-1]):
        cv2.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,0), -1)
    
    #二值化
    img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img_gray = cv2.resize(img_gray, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
    ret, binary = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    print("阈值:", ret)
    
    #文字识别
    content = pytesseract.image_to_string(binary)
    print(content)
    
    cv2.namedWindow('input_image', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
    cv2.imshow('input_image', binary)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

    展开全文
  • Python文字识别功能

    2020-04-05 20:45:46
    Python文字识别功能 ...

    Python文字识别功能

    准备:

    1、百度云账号

    2、电脑

    3、Pycharm以及python解释器安装到电脑中

    正题:上面是记录如何做的,直接第四步就可已成功文字识别功能里面的片换成你想要识别的图片,名字自己定,但须把代码里图片的名字改成相应的

    1、登录百度智能云——在产品中找到—人工智能—文字识别——在界面里面选择“创建应用”

    输入应用名称和下面的应用描述,然后创建应用即可

    1.png

    2、成功后选择应用列表找到你创建的应用

     

    2.png

    应用名称:是你起的应用名

    AppID:是你应用的id

    API Key:接口的密匙

    Secret Key:应用的密匙

    当然这个接口的文字识别只是一个识别功能,还能识别很多你可以自行查看

     

    3.png

    3、点击左侧的技术文档可以查看这个接口的说明书

     

    4.png

     在说明书里会告诉你文字识别所需的代码

    4、进入pycharm中的Terminal里输入pip install requests,安装requests接口,程序需要(下面截图里的代码打错了)

     

    5.png

    以上准备完毕后,下面是我的代码,都是从帮助文档里面考出来改成我自己需要的部分,运行即可成功

    import requests

    import base64

    # 为进入做准备;拿到卧室的钥匙

    # client_id 为官网获取的AK, client_secret 为官网获取的SK

    #将“文字识别技术0303”的信息存到host中

    host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=ewVGYUOnoomW2G1hyl18hPVF&client_secret=TGCG0BzlRrKZaAjz5MUaa02LPMAUT8xA'

    #通过host里面的信息,请求百度云中API的链接

    response = requests.get(host)

    # print(type(response))

    #如果有请求输出请求的数据,这里输出数据的主要密匙

    if response:

    print(response.json()['access_token'])

    # 让计算机读取文件,以2进制的形式读取,存到f里

    f = open('金牛座.jpg','rb')

    # print(f.read())

    #将计算机读取到的信息转换成base64编码,因为图像数据,base64编码后才能进行urlencode;urlencode:是一种编码方式,为了解决中文乱码问题

    img = base64.b64encode(f.read())

    #将img变成一个字典

    data={'image':img}

    headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}#键和值

    access_token = response.json()['access_token']#将请求数据里面得access_token这条密匙存到access_token里

    #请求地址和密匙存到my_room中

    my_room = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic'+"?access_token="+access_token

    # 请求api的功能

    req = requests.post(url = my_room, data=data, headers= headers)

    #将api处理后的结果并解析'words_result'的内容存到results中,

    results = req.json()['words_result']

    print(results)

    #将结果存到a.txt文件中

    with open('a.txt','a+') as f:

    for i in results:

    f.write(i['words'])

    #print(i['words'])


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  • python 文字识别】利用pytesseract库进行图片文字识别-附件资源
  • python文字识别.rar

    2021-04-06 13:45:08
    Tesseract OCR ,安装包,里面有安装包以及源码,以及中文支持包
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  • 【Python】Python文字识别

    千次阅读 2018-06-05 18:01:28
    1.使用pytesseract和PIL库(1)安装pytesseract和PIL...project interpreter(2)安装识别引擎tesseract-ocr:点击打开链接from PIL import Image import pytesseract text=pytesseract.image_to_string(Image.open(...
    1.使用pytesseract和PIL库

    (1)安装pytesseract和PIL库:pycharm->settings->project interpreter

    (2)安装识别引擎tesseract-ocr:点击打开链接

    from PIL import Image
    import pytesseract
    text=pytesseract.image_to_string(Image.open('test3.png'),lang='chi_sim')
    print(text)

    但是识别英文和数字效果还可以,识别中文效果较差。

    2.利用百度AI提供的python SDK

    安装OCR Python SDK:pip install baidu-aip

    百度AI python SDK文档中心:点击打开链接

    (1)通用文字识别:

    # -*- coding: UTF-8 -*-
    from aip import AipOcr
    # 定义常量
    APP_ID = '11352343'
    API_KEY = 'Nd5Z1NkGoLDvHwBnD2bFLpCE'
    SECRET_KEY = 'A9FsnnPj1Ys2Gof70SNgYo23hKOIK8Os'
    # 初始化AipFace对象
    aipOcr = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
    # 读取图片
    filePath = "test3.png"
    def get_file_content(filePath):
        with open(filePath, 'rb') as fp:
            return fp.read()
    # 定义参数变量
    options = {
        'detect_direction': 'true',
        'language_type': 'CHN_ENG',
    }
    # 调用通用文字识别接口
    result = aipOcr.basicGeneral(get_file_content(filePath), options)
    print(result)
    words_result=result['words_result']
    for i in range(len(words_result)):
        print(words_result[i]['words'])
    (2)表格文字识别:
    # -*- coding: UTF-8 -*-
    from aip import AipOcr
    import time
    # 定义常量
    APP_ID = '11352343'
    API_KEY = 'Nd5Z1NkGoLDvHwBnD2bFLpCE'
    SECRET_KEY = 'A9FsnnPj1Ys2Gof70SNgYo23hKOIK8Os'
    
    # 初始化AipFace对象
    aipOcr = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
    
    # 读取图片
    filePath = "1-2.png"
    def get_file_content(filePath):
        with open(filePath, 'rb') as fp:
            return fp.read()
    
    options1={}
    
    # 调用通用文字识别接口
    result1 = aipOcr.tableRecognitionAsync(get_file_content(filePath), options1 )
    
    requestID=result1['result'][0]['request_id']
    
    time.sleep(20)          #为了'ret_msg': '已完成'
    
    options2 = {}
    options2["result_type"] = "json"
    
    result2=aipOcr.getTableRecognitionResult(requestID,options2)
    print(result2)
    
    str_result=str(result2)
    
    begin=str_result.find('word')
    for i in range(str_result.count('word')):
        print(str_result[begin+7:str_result.find('"',begin+8)])
        begin=str_result.find('word',begin+1)
    识别出来的结果需要再处理一下。


    展开全文
  • 用于文本识别的Tensorflow模型(具有视觉注意力的CNN seq2seq)作为Python软件包提供,并与Google Cloud ML Engine兼容。
  • 今天小编就为大家分享一篇Python图像处理之识别图像中的文字(实例讲解),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 本篇文章主要介绍了Python基于百度AI的文字识别的示例,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
  • 主要介绍了Python基于百度云文字识别API,用Python实现最简单的文字识别,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • Python写的手写字体识别系统,基于TensorFlow的框架,很适合初学者的学习使用
  • 使用python进行文字识别

    千次阅读 2020-07-16 13:53:26
    2.安装tesseract-ocr的识别引擎https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 进行配置:需要在两个地方修改,参考https://www.cnblogs.com/chenshengkai/p/11318272.html 查看是否安装成功:tesseract --...

    1.在anaconda prompt中安装pytesseract和pillow:  pip install pytesseract

    2.安装tesseract-ocr的识别引擎 https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki

    进行配置:需要在两个地方修改,参考https://www.cnblogs.com/chenshengkai/p/11318272.html

    查看是否安装成功:tesseract --version

    修改pytesseract.py文件,‘tesseract’修改为安装tesseract-ocrde的安装目录

    3.在pycharm中编写代码

    图片:

    代码:

    from PIL import Image
    import pytesseract
    
    image = Image.open('img/0.png')
    
    content = pytesseract.image_to_string(image)  # 解析图片
    print(content)
    print("hello")

    运行截图:

    4.使用其他语言包

    先下载语言包,可参考:https://blog.csdn.net/qq_38161040/article/details/90727456

    下载完,直接放到安装位置的tessdata文件夹里就好了

    使用时要在pytesseract 库的 image_to_string() 方法里加个参数lang='chi_sim'

    展开全文
  • 主要介绍了Python如何基于Tesseract实现识别文字功能,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
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  • python语音识别(语音转文字

    万次阅读 多人点赞 2019-10-10 17:40:44
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