沈阳世纪兴网站制作,三 网站开发使用软件环境,wordpress密码重设链接无效,建设银行网站用户登录滑稽研究所python识别图片文字哈喽#xff0c;大家好呀#xff0c;我是滑稽君。大家在写论文时可能经常碰到无法复制文字的文章。明明找到了需要的内容却无法直接复制使用#xff0c;这让我们十分苦恼。那么本期滑稽君就告诉大家如何使用python识别图片中的文字。滑稽君整理… 滑稽研究所python识别图片文字哈喽大家好呀我是滑稽君。大家在写论文时可能经常碰到无法复制文字的文章。明明找到了需要的内容却无法直接复制使用这让我们十分苦恼。那么本期滑稽君就告诉大家如何使用python识别图片中的文字。滑稽君整理了网上使用率最高的两种方法。一是pytesseractTessseract-OCR进行图片识别。二是调用百度文字识别提供的API进行图片文字的处理。下面我将告诉大家这两种方法一些容易跳坑的地方。视频讲解❂ pytesseractTessseract-OCR第一种方法需要注意的地方是一些第三方库的下载我们需要用到pytesseract库和pillow库这两个库我们都可以在cmd中直接pip下载需要注意的是我们还需额外下载一个文件——tesseract-ocr。下载这个文件之后我们直接安装注意不要修改他的默认路径(大神忽略)。一些小伙伴可能需要配置一下环境路径滑稽君安装之后它自动帮我添加了大家注意一下即可。下载链接https://pan.baidu.com/s/1OL0g1MBzeijD23JN0UGC0Q这个工具默认支持英文我们需要下载支持中文的包然后放在这个目录下。C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata 里面已经有了支持英文的包是eng开头的我们放入的支持中文的包是chi_sim开头的意思是中文简体。接着我们需要在这个目录下找到图片中的最后一个文件打开文件(用记事本即可)找到如图所示位置后进行如下修改。这个路径一般是通用的这也是一开始为什么不修改默认路径的原因。当我们准备工作都完成后代码部分就比较简单了。源代码import pytesseractfrom PIL import Image pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd rC:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tesseract.exetext pytesseract.image_to_string(Image.open(C:\\Users\\86157\\pysw.png),langeng)#识别英文参数为 langeng 中文为langchi_sim 如果参数不对识别就会乱码。# 创建一个txt文件文件名为mytxtfile,并向文件写入msgdef text_create(name, msg): desktop_path C:\\Users\\86157\\Desktop\\ # 新创建的txt文件的存放路径 full_path desktop_path name .txt # 也可以创建一个.doc的word文档 file open(full_path, w) file.write(msg) #msg也就是下面的Hello world! file.close() text_create(saveworld,text)❂ 调用百度文字识别提供的API这个方法主要是使用百度文字识别提供的API接口来完成对图片文字的识别。需要用到baidu-api这个第三方库cmd中可以直接pip安装。我们需要去百度云免费申请一个百度云文字识别api的接口获得你自己的APP_IDAPI_KEYSECRET_KEY。源代码#-*- coding: UTF-8 -*-#前提是python已安装aip库--》pip install baidu-aip import osfrom aip import AipOcrimport jsonAPP_ID #你的APP_IDAPI_KEY #你的API_KEYSECRET_KEY #你的SECRET_KEYaipOcr AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)os.chdir() #你需要转换的图片目录大家自行替换。dirs os.listdir()def get_file_content(filePath): with open(filePath, rb) as fp: return fp.read()options {}options[language_type] CHN_ENGoptions[detect_direction] trueoptions[detect_language] trueoptions[probability] true print(开始处理共str(len(dirs))张图片。)flag0T 0 #统计处理图片成功的数量for filePath in dirs: if filePath.split(.)[-1]txt:continue flag1 print(正在处理第str(flag)张图片) try: result aipOcr.basicGeneral(get_file_content(filePath), options) except BaseException as e: print(e) else: try: with open(filePath.split(.)[0].txt,w,encodingutf-8) as f: for i in result[words_result]: f.write(i[words]\n) T 1 except BaseException as e : print(e) else: print(处理完成)print({}全部处理完成{}.format(*30,*30))print(处理成功的图片有{}张,处理失败的图片有{}张.format(T,len(dirs)-T))效果图方法一左边为滑稽君自制的图片右边为识别之后转txt的效果。可以看到中文识别正确率还说一点低的。英文识别的效果倒是还可以没有出现错误的情况这里就不展示了。方法二左边为滑稽君自制的图片右边为识别之后转txt的效果。可以看到第一种方法对图片中文字的识别准确率较第二种要差很多特别是在中文的识别上。因此大家日常使用的话还是推荐第二种方法还有就是下载安装文件和配置环境变量对小白来说不是那么友好。第一种方法识别图片中文字如果图片里有中英混杂的情况就只能识别一种语言。而调用百度文字API的方法可以英文、中文、数字混合在一张图里识别并且准确率高。前者可以单机识别后者则是要求网络的。本期素材来源https://blog.csdn.net/zhangshaohua1603/article/details/79722399https://blog.csdn.net/L141210113/article/details/88835914?utm_mediumdistribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.comparedepth_1-utm_sourcedistribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.compare❂ END两种方法都为大家整理完毕了有什么问题欢迎私信滑稽君。
