100天精通Python(实用脚本篇)——第113天:基于Tesseract-OCR实现OCR图片文字识别实战

文章目录

  • 专栏导读
  • 1. OCR技术介绍
  • 2. 模块介绍
  • 3. 模块安装
  • 4. 代码实战
    • 4.1 英文图片测试
    • 4.2 数字图片测试
    • 4.3 中文图片识别
  • 书籍分享

专栏导读

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1. OCR技术介绍

OCR,即光学字符识别(Optical Character Recognition),是一种将印刷体字符转化为计算机可读文字的技术。OCR技术可以将纸质文档、扫描文档、照片等转化为可编辑的电子文件,方便用户进行编辑、存储和共享。

OCR技术的应用范围非常广泛。例如,银行和保险公司可以使用OCR技术来处理各种表格和文件,包括支票、发票、合同等,从而提高办公效率。医院可以使用OCR技术来处理病历、处方和医学报告,从而提高医疗质量和效率。政府机构可以使用OCR技术来处理各种表格和文件,例如税务申报表、选民登记表等,从而提高政府服务的效率和质量。

OCR技术的原理是利用光学扫描仪将纸质文档转化为数字图像,然后通过图像处理算法将图像中的字符识别出来,并转化为计算机可读的文字。OCR技术的核心是字符识别算法,这个算法需要考虑到各种字体、字号、字距、倾斜度、噪声等因素。

OCR技术的发展历史可以追溯到20世纪50年代,当时的OCR技术只能处理单一字体、字号、字距的文本。随着计算机技术的不断发展,OCR技术也不断进步,现在的OCR技术能够处理各种字体、字号、字距、倾斜度、噪声等复杂条件下的文本,并且具备高精度和高速度的特点。

总之,OCR技术是一种非常实用的技术,可以帮助用户将纸质文档转化为电子文件,从而提高办公效率和工作质量。随着计算机技术的不断进步,OCR技术也将不断发展,为用户提供更加高效和便捷的服务。

2. 模块介绍

Tesseract OCR(Optical Character Recognition)是一个免费的开源OCR引擎,由Google开发和维护。它能够识别图像中的文本,并将其转换为可编辑和可搜索的文本格式。Tesseract支持超过100种语言的文本识别,并且具有高度的准确性和可扩展性。

3. 模块安装

1、安装Tesseract、Tesseract、Pillow模块,可以使用以下命令:

pip install pytesseract
pip install pillow
pip install tesseract-ocr # 如果这个安装报错就用下面的手动安装方法

2、从网上找到相应的‘Tesseract-OCR’下载安装(自行寻找对应版本):https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/

3、无脑默认安装即可

4、安装后的默认文件路径为(这里使用的是Windows版本)C:\Program Files\Tesseract-OCR\

4. 代码实战

4.1 英文图片测试

1. 测试图片准备:

2、修改下面的Tesseract-OCR的安装路径和图片路径:

import cv2
import pytesseract

# 1. 找到Tesseract-OCR的安装路径
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

# 2. 图片的路径(注意:图片路径不能有中文
img = cv2.imread(r'English.png')

# 3. 对图片进行灰度处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 4. 提取字符串
text = pytesseract.image_to_string(gray)

# 5. 打印字符串
print(text)

3、运行结果,识别成功:

4.2 数字图片测试

  1. 测试图片准备:

2、修改下面的Tesseract-OCR的安装路径和图片路径:

import cv2
import pytesseract

# 1. 找到Tesseract-OCR的安装路径
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

# 2. 图片的路径(注意:图片路径不能有中文
img = cv2.imread(r'number.png')

# 3. 对图片进行灰度处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 4. 提取字符串
text = pytesseract.image_to_string(gray)

# 5. 打印字符串
print(text)

3、运行结果,识别成功:

4.3 中文图片识别

注意:上面的代码不能直接识别中文,我们需要下载中文语言包

1、下载下面的4个中文语言包文件,复制到Tesseract-OCR安装目录tessdata文件夹里:https://gitcode.com/tesseract-ocr/tessdata/overview

chi_sim.traineddata
chi_sim_vert.traineddata
chi_tra.traineddata
chi_tra_vert.traineddata

网速慢的小伙伴们,博主这里为大家下载好了,搜索公众号:袁袁袁袁满,回复:tessdata,即可:

2、将下载好的中文语言包复制在Tesseract-ocr安装路径的tessdata文件夹里:

3、准备图片:

4、与之前代码区别在于设置了中文语言包:

import cv2
import pytesseract

# 1. 找到Tesseract-OCR的安装路径
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

# 2. 图片的路径(注意:图片路径不能有中文
img = cv2.imread(r'Chinese.png')

# 3. 对图片进行灰度处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 4. 提取字符串,并设置为中文
lang = 'chi_sim'
text = pytesseract.image_to_string(gray,lang)

# 5. 打印字符串
print(text)

5、运行结果,提取成功:

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