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python3学习--安装OCR识别库tesserocr

目录

OCR简介

OCR,即Optical Character Recognition,光学字符识别,是指通过扫描字符,然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程,对应图形验证码来说,它们都是一些不规则的字符,这些字符是由字符稍加扭曲变换得到的内容,我们可以使用OCR技术来讲其转化为电子文本,然后将结果提取交给服务器,便可以达到自动识别验证码的过程。

window环境

环境材料准备

  1. Window10
  2. Python-3.7.3.tgz
  3. tesserocr安装包

安装tesserocr

1、打开链接,https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/,见下图。
在这里插入图片描述
下载最新版的tesseract-ocr-w64-setup-v5.0.0.20190623.exe,然后安装,本人直接安装在C盘目录下。安装完毕后,如下图。
在这里插入图片描述
配置环境变量,有两个步骤。
在系统变量里,修改path,如下图。
在这里插入图片描述
在系统变量里,创建一个新的变量名为:TESSDATA_PREFIX,值为:C:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata(根据自己安装的tesserocr安装路径为准),如下图。
在这里插入图片描述
检查Tesseract-OCR是否安装完成,如下图。
在这里插入图片描述

Python3.7加载tesserocr

1、安装Python的OCR识别库

pip install Pillow
pip install pytesseract

2、python加载Window的tesserocr应用,要修改pytesseract三方库的pytesseract.py脚本。
在这里插入图片描述
打开pytesseract.py,将Window的tesserocr应用的tesserocr.exe绑定好。
在这里插入图片描述
3、到这里Python的绑定window的tesserocr应用已经完成。

读取验证码图片

在这里插入图片描述

from PIL import Image
import pytesseract


def read_text(text_path):
    """
    传入文本(jpg、png)的绝对路径,读取文本
    :param text_path:
    :return: 文本内容
    """
    # 验证码图片转字符串
    im = Image.open(text_path)
    # 转化为8bit的黑白图片
    imgry = im.convert('L')
    # 二值化,采用阈值分割算法,threshold为分割点
    threshold = 140
    table = []
    for j in range(256):
        if j < threshold:
            table.append(0)
        else:
            table.append(1)
    out = imgry.point(table, '1')
    # 识别文本
    text = pytesseract.image_to_string(out, lang="eng", config='--psm 6')
    return text


if __name__ == '__main__':
    print(read_text("d://v3.png"))


输出:在这里插入图片描述

读取中文文本图片

1、因为OCR读取不同语言需要加载语言包,因此需要下载简体中文语言包。
从这个链接下载:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata,下载红圈的简体中文包。然后将此文件放置window的安装目录下。如下两个图。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
现在,我们来读取如下图片的中文文本内容。
在这里插入图片描述
代码如下:

from PIL import Image
import pytesseract


def read_text(text_path):
    """
    传入文本(jpg、png)的绝对路径,读取文本
    :param text_path:
    :return: 文本内容
    """
    # 验证码图片转字符串
    im = Image.open(text_path)
    # 转化为8bit的黑白图片
    imgry = im.convert('L')
    # 二值化,采用阈值分割算法,threshold为分割点
    threshold = 140
    table = []
    for j in range(256):
        if j < threshold:
            table.append(0)
        else:
            table.append(1)
    out = imgry.point(table, '1')
    # 识别文本,lang参数改为chi_sim,其他代码与上面的读取验证码代码一致。
    text = pytesseract.image_to_string(out, lang="chi_sim", config='--psm 6')
    return text


if __name__ == '__main__':
    print(read_text("d://v7.png"))


在这里插入图片描述

 

 原文:https://blog.csdn.net/lanxianghua/article/details/100516187?depth_1-
 
posted @ 2021-01-09 14:57  Garson_Zhang  阅读(752)  评论(0编辑  收藏  举报