Python实现OCR识别之pytesseract案例详解

介绍

在处理图像识别的过程中，主要需要完成以下的任务：

1. 去除图像中的背景噪音
2. 将图像转化为黑白图像
3. 图像分割
4. 字符识别

本文介绍了利用Python语言中的tesseract库来进行OCR识别的详细攻略。

安装

需要先安装tesseract库和pytesseract库。

1. 安装tesseract库

sudo apt-get install tesseract-ocr
sudo apt-get install libtesseract-dev

1. 安装pytesseract库

pip3 install pytesseract

示例1

在这个示例中，我们将使用一张包含文本的图片，并通过代码将其转换为文本。

try:
    from PIL import Image
except ImportError:
    import Image
import pytesseract

# 打开图片
filename = 'sample.jpg'
image = Image.open(filename)

# 识别文本，并存储在result变量中
result = pytesseract.image_to_string(image)

# 打印输出结果
print(result)

代码中首先导入了需要的库，然后打开了一个包含文本的图片。通过pytesseract库中的image_to_string函数，将图像中的文本转换为字符串。最终结果保存在result变量中，并通过打印输出展示出来。

示例2

在这个示例中，我们将使用pytesseract进行验证码识别。

try:
    from PIL import Image
except ImportError:
    import Image
import pytesseract

# 打开图片，需要自己下载验证码图片
filename = 'code.png'
image = Image.open(filename)

# 去除图像中的背景噪音
image = image.convert('L')
threshold = 200
table = []
for i in range(256):
    if i < threshold:
        table.append(0)
    else:
        table.append(1)
image = image.point(table, '1')

# 分割图像
images = []
slices = [(5, 0, 13, 23), (19, 0, 27, 23), (33, 0, 41, 23), (47, 0, 55, 23)]
for slice in slices:
    images.append(image.crop(slice))

# 识别文本，并存储在result变量中
result = ''
for image in images:
    result += pytesseract.image_to_string(image)

# 打印输出结果
print(result)

代码中首先导入了需要的库，然后打开了一个验证码图片。图像处理的过程中进行了去除背景噪音和图像分割的处理。最终通过pytesseract库中的image_to_string函数，将图像中的文本转换为字符串。最终结果保存在result变量中，并通过打印输出展示出来。

结论

通过本文，你可以了解如何使用Python中的pytesseract库来实现OCR识别的过程。其中包括了图片处理的过程和文本识别的细节。通过对本文示例代码的学习和实践，可以更好地掌握OCR识别的技能。