python辨认图片中的文字, 技能原理

要辨认图片中的文字，能够运用Python的`PIL`库来处理图画，以及`pytesseract`库来履行OCR（光学字符辨认）。首要，保证装置了`PIL`和`pytesseract`库，以及TesseractOCR引擎。能够运用以下过程来辨认图片中的文字：

1. 导入必要的库。2. 翻开并处理图画。3. 运用`pytesseract`进行OCR。4. 输出辨认到的文字。

Python辨认图片中的文字：技能解析与实践攻略

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在数字化年代，图画处理和文字辨认技能现已广泛使用于各种场景。Python作为一种功能强大的编程言语，供给了丰厚的库和东西来处理图画和辨认其间的文字。本文将具体介绍怎么运用Python进行图片中的文字辨认，包含技能原理、所需库以及实际操作过程。

技能原理

文字辨认（Optical Character Recognition，OCR）是一种将图画中的文字转换为机器可读文本的技能。Python中常用的OCR库有Tesseract和pytesseract。Tesseract是由Google保护的开源OCR引擎，而pytesseract是Tesseract的Python接口。

OCR作业流程

1. 图画预处理：对原始图画进行灰度化、二值化、去噪等操作，以进步文字辨认的准确性。

2. 文字检测：运用图画处理技能检测图画中的文字区域。

3. 文字辨认：将检测到的文字区域输入到OCR引擎中进行辨认。

所需库

为了完成图片中的文字辨认，咱们需求以下Python库：

- Pillow：用于图画处理。

- OpenCV：用于图画处理和文字检测。

- pytesseract：Tesseract的Python接口。

装置库

```python

pip install Pillow

pip install opencv-python

pip install pytesseract

实践操作

以下是一个简略的Python脚本，演示怎么运用Pillow、OpenCV和pytesseract从图片中辨认文字。

读取图片

```python

from PIL import Image

读取图片

image_path = 'path_to_image.jpg'

image = Image.open(image_path)

图画预处理

```python

from PIL import ImageFilter

灰度化

gray_image = image.convert('L')

二值化

threshold = 128

binary_image = gray_image.point(lambda p: p > threshold and 255)

文字检测

```python

import cv2

转换为OpenCV格局

opencv_image = cv2.cvtColor(np.array(binary_image), cv2.COLOR_GRAY2BGR)

运用OpenCV检测文字

text_boxes = cv2.findContours(opencv_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1]

文字辨认

```python

import pytesseract

辨认文字

for box in text_boxes:

x, y, w, h = box

text = pytesseract.image_to_string(binary_image.crop((x, y, x w, y h)))

print(text)

经过以上过程，咱们能够运用Python从图片中辨认文字。这种办法在需求从图画中提取文本信息的使用中非常有用，例如主动提取发票信息、扫描文档等。跟着技能的不断发展，OCR技能将愈加老练，为咱们的日子带来更多便当。

扩展阅览

- [Tesseract OCR官方文档](https://github.com/tesseract-ocr/tesseract)

- [Pillow官方文档](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/)

- [OpenCV官方文档](https://opencv.org/docs/)

- [pytesseract官方文档](https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki/Python-OCR)