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  • 如何利用Python识别图片中文字

    千次阅读 2021-02-03 21:44:07
    一、前言不知道大家有没有遇到过这样的问题,就是在某个...那么我们能不能直接识别图片中文字呢?答案是肯定的。二、Tesseract文字识别是ORC的一部分内容,ORC的意思是光学字符识别,通俗讲就是文字识别。Tesserac...

    一、前言

    不知道大家有没有遇到过这样的问题,就是在某个软件或者某个网页里面有一篇文章,你非常喜欢,但是不能复制。或者像百度文档一样,只能复制一部分,这个时候我们就会选择截图保存。但是当我们想用到里面的文字时,还是要一个字一个字打出来。那么我们能不能直接识别图片中的文字呢?答案是肯定的。

    二、Tesseract

    文字识别是ORC的一部分内容,ORC的意思是光学字符识别,通俗讲就是文字识别。Tesseract是一个用于文字识别的工具,我们结合Python使用可以很快的实现文字识别。但是在此之前我们需要完成一个繁琐的工作。

    (1)Tesseract的安装及配置

    Tesseract的安装我们可以移步到该网址 https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/,我们可以看到如下界面:

    a59130a27b6c2e9cd962938d0794c08c.png

    有很多版本供大家选择,大家可以根据自己的需求选择。其中w32表示32位系统,w64表示64位系统,大家选择合适的版本即可,可能下载速度比较慢,大家可以选择链接:https://pan.baidu.com/s/1YQCMnx-wCeNrJEE3wcEnQA 提取码:rbc6下载。安装时我们需要知道我们安装的位置,将安装目录配置到系统path变量当中,我们路径是D:\CodeField\Tesseract-OCR。

    3820d0c8d1763f5b238d5b6d16930a39.png

    我们右击我的电脑/此电脑->属性->高级系统设置->环境变量->Path->编辑->新建然后将我们的路径复制进去即可。添加好系统变量后后我们还需要依次点确定,这样才算配置好了。

    (2)下载语言包

    Tesseract默认是不支持中文的,如果想要识别中文或者其它语言需要下载相应的语言包,下载地址如下: https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Data-Files ,进入网站后我们往下翻:

    b817b7d5b66f6bc4b8994f37e393a31d.png

    其中有两个中文语言包,一个Chinese-Simplified和Chinese-Traditional,它们分别是简体中文和繁体中文,我们选择需要的下载即可。下载完成后我们需要放到Tesseract的路径下的tessdata目录下,我们路径是D:\CodeField\Tesseract-OCR\tessdata。

    (3)其它模块下载

    除了上面的步骤,我们还需要下载两个模块: pip install pytesseract

    pip install pillow

    第一个是用于文字识别的,第二个是用于图片读取的。接下来我们就可以进行文字识别了。

    三、文字识别

    (1)单张图片识别

    接下来的操作就要简单的多,下面是我们要识别的图片:

    986a01394581d7d37edff7d469415eed.png

    接下来就是我们文字识别的代码: import pytesseract

    from PIL import Image

    # 读取图片

    im = Image.open('sentence.jpg')

    # 识别文字

    string = pytesseract.image_to_string(im)

    print(string)

    识别结果如下:

    Do not go gentle into that good night!

    因为默认是支持英文的,所以我们可以直接识别,但是当我们要识别中文或其它语言时就需要做些修改: import pytesseract

    from PIL import Image

    # 读取图片

    im = Image.open('sentence.png')

    # 识别文字,并指定语言

    string = pytesseract.image_to_string(im, lang='chi_sim')

    print(string)

    在识别时,我们设置lang='chi_sim',也就是把语言设置为简体中文,只有当你的tessdata目录下有简体中文包该设置才会生效。下面是我们用来识别的图片:

    c8b3ec15462dfccd7a1bb92c7421e5b5.png

    识别结果如下:

    不 要 温 顺 的 走 进 那 个 良 夜

    图片内容被准确识别出来了。有一点我们需要知道,在我们将语言设置为简体中文或其它语言后,Tesseract还是可以识别出英文字符。

    (2)批量图片识别

    既然我们把单张图片识别列出来了,就肯定还有批量图片识别这个功能,这就需要我们准备一个txt文件了,比如我有text.txt文件,内容如下: sentence1.jpg

    sentence2.jpg

    我们将代码修改为如下: import pytesseract

    # 识别文字

    string = pytesseract.image_to_string('text.txt', lang='chi_sim')

    print(string)

    但是这样自己写一个txt文件难免有些麻烦,因此我们又可以进行如下修改: import os

    import pytesseract

    # 文字图片的路径

    path = 'text_img/'

    # 获取图片路径列表

    imgs = [path + i for i in os.listdir(path)]

    # 打开文件

    f = open('text.txt', 'w+', encoding='utf-8')

    # 将各个图片的路径写入text.txt文件当中

    for img in imgs:

    f.write(img + '\n')

    # 关闭文件

    f.close()

    # 文字识别

    string = pytesseract.image_to_string('text.txt', lang='chi_sim')

    print(string)

    这样我们只需要传入一个文字图片的根目录就可以批量进行识别了。在测试过程中发现,Tesseract对手写体、行楷等飘逸的字体识别不准确,对一些复杂的字识别也有待提升。但是宋体、印刷体等笔画严谨的字体识别准确率很高。另外如果图片的倾斜大于一定的角度,识别结果也会有很大差别。

    总结

    到此这篇关于如何利用Python识别图片中文字的文章就介绍到这了,更多相关Python识别图片中文字内容请搜索聚米学院以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持聚米学院!

    展开全文
  • Python识别图片中文字

    千次阅读 多人点赞 2021-05-26 19:14:33
    Python识别图片中文字前言Tesseract(1)Tesseract的安装及配置(2)下载语言包(3)其它模块下载文字识别(1)单张图片识别(2)批量图片识别 前言 不知道大家有没有遇到过这样的问题,就是在某个软件或者某个...

    前言

    不知道大家有没有遇到过这样的问题,就是在某个软件或者某个网页里面有一篇文章,你非常喜欢,但是不能复制。或者像百度文档一样,只能复制一部分,这个时候我们就会选择截图保存。但是当我们想用到里面的文字时,还是要一个字一个字打出来。那么我们能不能直接识别图片中的文字呢?答案是肯定的。

    Tesseract

    文字识别是ORC的一部分内容,ORC的意思是光学字符识别,通俗讲就是文字识别。Tesseract是一个用于文字识别的工具,我们结合Python使用可以很快的实现文字识别。但是在此之前我们需要完成一个繁琐的工作。

    (1)Tesseract的安装及配置

    Tesseract的安装我们可以移步到该网址 https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/,我们可以看到如下界面:
    在这里插入图片描述
    有很多版本供大家选择,大家可以根据自己的需求选择。其中w32表示32位系统,w64表示64位系统,大家选择合适的版本即可,可能下载速度比较慢,大家可以选择链接:pan.baidu.com/s/1jKZe_ACL… 提取码:ayel下载。安装时我们需要知道我们安装的位置,将安装目录配置到系统path变量当中,我们路径是D:\CodeField\Tesseract-OCR
    在这里插入图片描述
    我们右击我的电脑/此电脑->属性->高级系统设置->环境变量->Path->编辑->新建然后将我们的路径复制进去即可。添加好系统变量后后我们还需要依次点确定,这样才算配置好了。

    (2)下载语言包

    Tesseract默认是不支持中文的,如果想要识别中文或者其它语言需要下载相应的语言包,下载地址如下:https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Data-Files ,进入网站后我们往下翻:
    在这里插入图片描述
    其中有两个中文语言包,一个Chinese-Simplified和Chinese-Traditional,它们分别是简体中文和繁体中文,我们选择需要的下载即可。下载完成后我们需要放到Tesseract的路径下的tessdata目录下,我们路径是D:\CodeField\Tesseract-OCR\tessdata

    (3)其它模块下载

    除了上面的步骤,我们还需要下载两个模块:

    pip install pytesseract
    pip install pillow
    

    第一个是用于文字识别的,第二个是用于图片读取的。接下来我们就可以进行文字识别了。

    文字识别

    (1)单张图片识别

    接下来的操作就要简单的多,下面是我们要识别的图片:在这里插入图片描述
    接下来就是我们文字识别的代码:

    import pytesseract
    from PIL import Image
    # 读取图片
    im = Image.open('sentence.jpg')
    # 识别文字
    string = pytesseract.image_to_string(im)
    print(string)
    

    识别结果如下:

    Do not go gentle into that good night!
    

    因为默认是支持英文的,所以我们可以直接识别,但是当我们要识别中文或其它语言时就需要做些修改:

    import pytesseract
    from PIL import Image
    # 读取图片
    im = Image.open('sentence.png')
    # 识别文字,并指定语言
    string = pytesseract.image_to_string(im, lang='chi_sim')
    print(string)
    

    在识别时,我们设置lang='chi_sim',也就是把语言设置为简体中文,只有当你的tessdata目录下有简体中文包该设置才会生效。下面是我们用来识别的图片:在这里插入图片描述
    识别结果如下:

    不 要 温 顺 的 走 进 那 个 良 夜
    

    图片内容被准确识别出来了。有一点我们需要知道,在我们将语言设置为简体中文或其它语言后,Tesseract还是可以识别出英文字符。

    (2)批量图片识别

    既然我们把单张图片识别列出来了,就肯定还有批量图片识别这个功能,这就需要我们准备一个txt文件了,比如我有文件,text.txt内容如下:

    sentence1.jpg
    sentence2.jpg
    

    我们将代码修改为如下:

    import pytesseract
    # 识别文字
    string = pytesseract.image_to_string('text.txt', lang='chi_sim')
    print(string)
    

    但是这样自己写一个txt文件难免有些麻烦,因此我们又可以进行如下修改:

    import os
    import pytesseract
    # 文字图片的路径
    path = 'text_img/'
    # 获取图片路径列表
    imgs = [path + i for i in os.listdir(path)]
    # 打开文件
    f = open('text.txt', 'w+', encoding='utf-8')
    # 将各个图片的路径写入text.txt文件当中
    for img in imgs:
        f.write(img + '\n')
    # 关闭文件
    f.close()
    # 文字识别
    string = pytesseract.image_to_string('text.txt', lang='chi_sim')
    print(string)
    

    这样我们只需要传入一个文字图片的根目录就可以批量进行识别了。在测试过程中发现,Tesseract对手写体、行楷等飘逸的字体识别不准确,对一些复杂的字识别也有待提升。但是宋体、印刷体等笔画严谨的字体识别准确率很高。另外如果图片的倾斜大于一定的角度,识别结果也会有很大差别。

    如有疑问,欢迎在评论区一起讨论!

    如有不正确的地方,欢迎指导!

    展开全文
  • 应用python图片中文字和数值识别出来,存储成相应的文档。

    最近工作中有把图片中的文字和数字识别出来的需求,但是网上的图片转excel有些直接收费,有些网址每天前几次免费,后续依然要收费。想着趁周末有时间,倒腾一下,如果后续这种需求多的话,可以节省一点成本,也可以提升自己编程的能力。而且在一些爬虫登录时,字符识别自动填写也需要。
      
    在这里插入图片描述
      

    一、安装pytesseract库和OCR识别软件

      
    打开cmd,在里面输入

    pip install pytesseract
    

    即可成功安装pytesseract库,但是这时直接调用该库会出现如下错误:
      
    在这里插入图片描述
      
    从网上搜索原因发现要实现图片识别,要先安装OCR识别软件:tesseract-ocr,有需要的可以到如下官网自行下载:

    https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki
    

    不过这个网址下载速度特别慢,电脑是 windows64 位的朋友,可以到公众号中回复 “OCR软件” 免费获取网盘下载地址,提高下载速度。安装 OCR 识别软件时,一路默认即可,如果怕 C 盘内存占用太多,影响电脑速度,也可以选择别的盘安装,我就是安装在 D:\tpsb 文件夹中。
      
    软件装完后需配置环境变量: 我的电脑 ->属性 -> 高级系统设置 ->环境变量 ->系统变量 ,在 path 中添加 OCR 安装路径,具体如下:
      
    在这里插入图片描述
      
    我的OCR软件是安装在D:\tpsb文件夹中,你在添加的时候要改成你的安装目录。由于OCR默认识别英文和数字,不能识别中文,所以需要将语言字库文件夹添加到系统变量中。
      
    即需在新建变量中增加一个TESSDATA_PREFIX变量名,变量值为你的安装路径加tessdata,比如D:\tpsb\tessdata,具体如下:

    在这里插入图片描述
      
    配置完后就可以在命令行输入 WIN+R 打开cmd :输入 tesseract -v ,出现版本信息,则配置成功。
      
    在这里插入图片描述
      
    但是有些朋友在python中调用tesseract进行图片识别时还是会报错,建议把pytesseract.py文件中的tesseract_cmd做如下修改:
      
    在这里插入图片描述
      
    其中tesseract_cmd中的路径为你安装tesseract软件的路径。

      
      

    二、识别英文和数字

      
    软件安装和配置好后,就可以进行图片识别啦。首先来看下用python识别简单的数字图片,效果怎么样,具体图片如下:

    在这里插入图片描述  
    python语句如下:

    import os
    import sys
    import pytesseract
    from PIL import Image
    
    os.chdir(r'F:\公众号\25.图片识别')
    text=pytesseract.image_to_string(Image.open('2_date.png'))
    print(text)
    

    得到结果:

    在这里插入图片描述

      
    可以发现数字的识别结果和原图是完全一致的,这种数字识别可以应用在验证码的识别中。接下来看下常见的由英文表头和数字内容组成的图片表格,这种类型图片的识别效果。

    在这里插入图片描述
      
    python识别语句如下:

    text=pytesseract.image_to_string(Image.open('4_date.png'))
    print(text)
    

    得到结果:

    在这里插入图片描述
      
    查看text类型会发现text是一个字符串,需要进一步处理成我们分析用的表格。具体语句如下:

    import pandas as pd
    
    data = pd.DataFrame(text.split('\n'))
    data_1 = pd.DataFrame((x.split(' ') for x in data[0]))
    

    得到结果:

    在这里插入图片描述
      
    从以上图片可以发现,识别的结果还是存在一些问题,比如把0识别成了ie),多加了一些行等。所以最终的结果可能需要人工智能一下。对比一下我常用的图片转excel网站结果,感兴趣的可以自己测试一下,网址如下:

    https://xpdf.net/ocr-images-to-excel
    

    得到结果:

    在这里插入图片描述
      
    会发现网上自动识别结果也存在一些问题,不过比一个一个手敲数据要好很多。以上讲的都是英文和数字的识别,要想识别中文可以选择加载相应的中文包,也可以调用百度API。

      
      

    三、识别中文

      
    本文介绍加载相应的中文包进行中文识别,可以选择到官网https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/blob/master/chi_sim.traineddata去下载,可是速度实在是太慢,有时根本打不开。
      
    也可以选择到公众号中回复“文字识别中文包”免费获取网盘下载链接,速度依然慢,我测试过要半小时左右。下载后解压缩,把文件夹中的东西复制到安装目录“D:\tpsb\tessdata”下即可(你复制的路径要替换成安装目录)。
      
    假设我们要识别的图片如下:
      
    在这里插入图片描述
      
    python识别代码:

    import os
    import sys
    import pytesseract
    from PIL import Image
    
    os.chdir(r'F:\公众号\25.图片识别')
    text=pytesseract.image_to_string(Image.open('1_诗.png'),lang='chi_sim')
    print(text)
    

    识别结果:
    在这里插入图片描述
      
    可以发现猿啸哀的啸识别成了喝,长江滚滚来识别成了长江木,最后一句也存在一定的问题。下一篇文章我们一起来探索调用百度AI的文字识别功能,对比来看哪一种方式的识别效果好。
      
    参考文献
    https://blog.csdn.net/xiaxianba/article/details/89450855
    https://blog.csdn.net/qiushi_1990/article/details/78041375
    https://www.cnblogs.com/my-blogs-for-everone/p/10637225.html
      
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  • 前言:现在网络上有很多文章,安装包、代码都不全,胖哥对此重新梳理后,把用到的数据和代码全部奉上,如果想直接要数据和代码,...Tesseract是一个用于文字识别的工具,我们结合Python使用可以很快的实现文字识别。..

    前言:现在网络上有很多文章,安装包、代码都不全,胖哥对此重新梳理后,把用到的数据和代码全部奉上,如果想直接要数据和代码,请查看文章最后!!!

     说明:最近由于个人的需求,需要从一些图片上,把文字弄出来;如果一个一个手打太慢了,结果想到了Python,感觉学习Python用处还是非常多的。

    1. Tesseract介绍及配置

    文字识别是ORC的一部分内容,ORC的意思是光学字符识别,通俗讲就是文字识别。Tesseract是一个用于文字识别的工具,我们结合Python使用可以很快的实现文字识别。但是在此之前我们需要完成一个繁琐的工作。

    (1)Tesseract的安装及配置

    Tesseract的安装包可以从网址 https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/上下载(官网下载很慢)或者从胖哥文章最后提供的百度网盘链接下载也可以的。

    安装过程就不多说了,windows安装很简单,一步一步执行就行。

    注意事项:

    1. 将安装目录配置到系统path变量当中,我们路径是C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR;

    2. 设置TESSDATA_PREFIX=C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata(根据自己的安装目录)

    (2)如果需要中文语言包,需要把网盘里面的chi_sim.traineddata文件,放到如下目录

    (3)测试是否安装成功:有如下信息代表安装成功

     

     2. 编写文字识别的代码:

    常见问题:

    1.FileNotFoundError:[WinError 2]系统找不到指定文件。

    解决办法:

    打开文件pytesseract.py,找到如下代码,将tesseract_cmd的值修改为全路径,再次使用就不会报这个错了。

    tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe'

    需要安装包和完整Python代码的朋友们,请关注如下微信公众号,回复"识别图片文字",即可获取完整内容;

    添加胖哥微信:zy10178083,回复"入群",胖哥拉你进去python学习交流群,胖哥会不定期分享干货!

    微信公众号:胖哥真不错。

     

    展开全文
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