一、安裝庫

首先我們需要安裝PIL和pytesseract庫。
PIL：（Python Imaging Library）是Python平臺上的圖像處理標準庫，功能非常強大。
pytesseract：圖像識別庫。

我這里使用的是python3.6，PIL不支持python3所以使用如下命令

pip install pytesseract
pip install pillow

如果是python2，則在命令行執(zhí)行如下命令：

pip install pytesseract
pip install PIL

這時候我們?nèi)ミ\行上面的代碼會發(fā)現(xiàn)如下錯誤：

錯誤提示的很明顯：
No such file or directory ："tesseract"

這是因為我們沒有安裝tesseract-ocr引擎

二、tesseract-ocr引擎

光學字符識別(OCR,Optical Character Recognition)是指對文本資料進行掃描，然后對圖像文件進行分析處理，獲取文字及版面信息的過程。OCR技術非常專業(yè)，一般多是印刷、打印行業(yè)的從業(yè)人員使用，可以快速的將紙質(zhì)資料轉(zhuǎn)換為電子資料。關于中文OCR，目前國內(nèi)水平較高的有清華文通、漢王、尚書，其產(chǎn)品各有千秋，價格不菲。國外OCR發(fā)展較早，像一些大公司，如IBM、微軟、HP等，即使沒有推出單獨的OCR產(chǎn)品，但是他們的研發(fā)團隊早已掌握核心技術，將OCR功能植入了自身的軟件系統(tǒng)。對于我們程序員來說，一般用不到那么高級的，主要在開發(fā)中能夠集成基本的OCR功能就可以了。這兩天我查找了很多免費OCR軟件、類庫，特地整理一下，今天首先來談談Tesseract，下一次將討論下Onenote 2010中的OCR API實現(xiàn)?？梢栽谶@里查看OCR技術的發(fā)展簡史。
Tesseract的OCR引擎最先由HP實驗室于1985年開始研發(fā)，至1995年時已經(jīng)成為OCR業(yè)內(nèi)最準確的三款識別引擎之一。然而，HP不久便決定放棄OCR業(yè)務，Tesseract也從此塵封。
數(shù)年以后，HP意識到，與其將Tesseract束之高閣，不如貢獻給開源軟件業(yè)，讓其重煥新生－－2005年，Tesseract由美國內(nèi)華達州信息技術研究所獲得，并求諸于Google對Tesseract進行改進、消除Bug、優(yōu)化工作。

###安裝tesseract-ocr引擎

brew install tesseract

然后我們通過tesseract -v看一下是否安裝成成功

tesseract 3.05.01
leptonica-1.75.0
libjpeg 9b : libpng 1.6.34 : libtiff 4.0.9 : zlib 1.2.11

這時候我們運行上面代碼會出現(xiàn)亂碼

這是因為tesseract默認只有語言包中沒有中文包，如下圖：

###安裝tesseract-ocr語言包
我們?nèi)itHub下載我們需要的語言包，這里我只下載了chi_tra.traineddata和chi_sim.traineddata
github：tesseract-ocr/tessdata
然后放到/usr/local/Cellar/tesseract/3.05.01/share/tessdata路徑下面。

可以通過tesseract --list-langs查看本地語言包：

可以通過tesseract --help-psm 查看psm

0：定向腳本監(jiān)測（OSD）
1： 使用OSD自動分頁
2 ：自動分頁，但是不使用OSD或OCR（Optical Character Recognition，光學字符識別）
3 ：全自動分頁，但是沒有使用OSD（默認）
4 ：假設可變大小的一個文本列。
5 ：假設垂直對齊文本的單個統(tǒng)一塊。
6 ：假設一個統(tǒng)一的文本塊。
7 ：將圖像視為單個文本行。
8 ：將圖像視為單個詞。
9 ：將圖像視為圓中的單個詞。
10 ：將圖像視為單個字符。

為什么這里要強調(diào)語言包和psm，因為我們在使用中會用到，
比如多個語言包組合并且視為統(tǒng)一的文本塊將使用如下參數(shù)：

pytesseract.image_to_string(image,lang="chi_sim+eng",config="-psm 6")

這里我們通過+來合并使用多個語言包。

接下來我們看一下配置好一切的正確結果。

import pytesseract
from PIL import Image

image = Image.open("../pic/c.png")
code = pytesseract.image_to_string(image,lang="chi_sim",config="-psm 6")
print(code)

此時大公告成。

到此這篇關于python實現(xiàn)圖像識別的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關python 圖像識別內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！