Python自动识别图片文字

OCR 是光学字符识别(英语:Optical Character Recognition,OCR)是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的过程。

很早之前就有同学在公众号后台回复希望出一篇 OCR 相关的文章,今天尝试了一下 cnocr 和 tesseract 两个 Python 开源识别工具的效果,给大家分别讲讲两个工具的使用方法和对比效果。

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,可以访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda,它内置了Python和pip.

(可选2) 此外,推荐大家用VSCode编辑器,它有许多的优点:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

请选择以下任一种方式输入命令安装依赖
1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。
2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm,可以直接使用界面下方的Terminal.

(选择一)安装 cnocr:

pip install cnocr

看到 Successfully installed xxx 则说明安装成功。

如果你只想对图片中的中文进行识别,那么 cnocr 是一个不错的选择,你只需要安装 cnocr 包即可。

但如果你想试试其他语言的OCR识别,Tesseract 是更好的选择。

(选择二)安装 pytesseract:

首先,无论是Windows还是macOS,你都需要安装 pytesseract:

pip install pytesseract

其次,还需要安装Tesseract.

(macOS)Tesseract 在macOS下可以使用brew安装:

brew install tesseract

非常方便,一条命令即可完成安装。

(Windows安装Tesseract

需要先下载安装tesseract的程序,然后下载中文简体字预训练好的模型包(尽管本教程不会用tesseract,但还是给大家提供了)。

你可以在Python实用宝典公众号后台回复:tesseract 打包下载。

下载完成后,将 tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe 安装到 Tesseract-OCR 指定目录下,复制该目录路径增加到Path中:

并将训练好的模型文件 chi_sim.traineddata 放入该目录中,这样安装就完成了。

2.cnocr 识别图片的中文

cnocr 主要针对的是排版简单的印刷体文字图片,如截图图片,扫描件等。目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。

尽管它分别提供了单行识别函数和多行识别函数,但在本人实测下,单行识别函数的效果非常糟糕,或者说要求的条件十分苛刻,基本上连截图的文字都识别不出来。

不过多行识别函数还不错,使用该函数识别的代码如下:

from cnocr import CnOcr ocr = CnOcr() res = ocr.ocr('test.png') print("Predicted Chars:", res)

用于识别这个图片里的文字:

效果如下:

如果不是很吹毛求疵,这样的效果已经很不错了。

3.pytesseract 识别图片的英文

如果你的OCR目的不是中文而是英文,是需要别的模型的。这里给大家分享Tesseract-OCR,它是一款由HP实验室开发,由Google维护的开源OCR引擎。

Tesseract-OCR 可扩展性很强,你可以基于它训练属于自己的OCR模型。

现在给大家看看它分类英文的效果,代码如下:

import pytesseract from PIL import Image image = Image.open('test.png') code = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng') print(code)

识别的图片:

效果如下:

Tesseract 识别英文的效果真的很不错,中文效果就比较一般了。

如果你想试试Tesseract识别中文,只需要将代码中的eng改为chi_sim即可,不过相信我,效果不忍直视。

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的Python 实战教程,请持续关注Python实用宝典。

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