您现在的位置是:首页 >技术交流 >使用python进行图片的文字识别网站首页技术交流

使用python进行图片的文字识别

CS@zeny 2024-06-17 10:32:04
简介使用python进行图片的文字识别

使用python进行图片的文字识别

安装 Tesseract OCR

  • Tesseract OCR 是一款由 Google 团队开发的开源 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,用于将图片、PDF 等格式中的文本转换为可编辑的文本格式。自 1985 年首次发布以来,它已经经历了多个版本和改进,并成为目前最受欢迎的 OCR 引擎之一。

    Tesseract OCR 支持多种语言,包括英语、中文、日语、俄语等等,而且具有较高的准确率和稳定性,尤其在处理大量文字的场景下表现突出。同时,该引擎还支持多线程处理,可以有效地提高识别速度。

  • 下载地址:Home · UB-Mannheim/tesseract Wiki (github.com)

  • Windows安装包: https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-w64-setup-5.3.1.20230401.exe

  • 请添加图片描述

注意:这个不是官方编译的安装包, 是UB-Mannheim机构进行编译的Windows安装包.
在HP实验室已经停止支持和更新Tesseract之后,它被移交给了University of Nevada in Las Vegas (UNLV)的计算机科学研究所进行开发和改进。之后,Tesseract被移交给了知名OCR研究机构德国University of Applied Sciences Mannheim(UB-Mannheim)的自然语言处理小组,许多重要的改进和发展都来源于UB-Mannheim的贡献。
tesseract源码的GitHub地址:tesseract-ocr/tesseract: Tesseract Open Source OCR Engine (main repository) (github.com),有能力的可以自行编译源代码

安装过程

  • 双击tesseract-ocr-w64-setup-5.3.1.20230401.exe安装包进行安装

    请添加图片描述

    首先是选择语言界面,默认是英文, 没有中文,有其他国家的语言可以选。

  • Next

    请添加图片描述

  • I Agree

    请添加图片描述

  • 默认为这台电脑进行安装

    请添加图片描述

  • 因为需要在 Tesseract OCR 中识别中文简体等非英语文本,所有需要安装相应的语言数据。

请添加图片描述

可以只安装特定语言, 比如中文简体

请添加图片描述

  • 选择安装路径, 比如我选的是D:Tesseract-OCR,待会配系统环境变量可能会用到这个安装路径。

    请添加图片描述

  • 创建快捷图标

    请添加图片描述

  • 安装中

    请添加图片描述

  • Next

    请添加图片描述

  • Finish

    请添加图片描述

  • 可以在开始菜单栏中看到Console

    请添加图片描述

  • 点进去就能直接进入控制台了

    请添加图片描述

  • 输入:tesseract --help试试

    请添加图片描述

    因为我们不是直接使用命令去操作这个tesseract, 而是使用python去操作它, 因此这个命令行就不用管他, 可以关掉。接下来为了让python能直接使用它, 需要检查tesseract这个软件的环境变量有没有设置好。

  • 重新开个命令窗口

    请添加图片描述

    输入tesseract -v查看版本号,你可能会出现上面的情况, 就是没有配置好系统的环境变量,那就需要配置环境变量

    配置系统的环境变量

  • 以windows10的电脑为例, 打开电脑设置

    请添加图片描述

  • 点击系统, 找到关于,侧边有个高级系统设置, 点击去

    请添加图片描述

  • 可以看到环境变量, 点进去

    请添加图片描述

  • 找到系统变量中的Path选中, 再点击编辑

    请添加图片描述

  • 进入后点击新建

    请添加图片描述

  • 将安装路径复制进去,比如我安装的路径为D:Tesseract-OCR

    请添加图片描述

  • 复制进去后点击确认

    请添加图片描述

  • 重新进入到命令行中

    输入tesseract -v, 若出现版本号则设置成功

    请添加图片描述

OK, tesseract算是安装完成了, 接下来使用python去操作它了!

安装python的第三方库

Pytesseract库

  • Pytesseract 是一个 Python 的 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)库,可以用来将图片、PDF 等文件中的文本转换为可编辑的文本格式。它基于 Google 的 Tesseract OCR 引擎,支持多种语言,并且具有较高的准确率和稳定性。

  • 安装 Pytesseract 库可以使用 pip 工具快速完成。按照以下步骤进行操作:

    1. 打开命令行工具(Windows: cmd,Linux/macOS: Terminal)。

    2. 输入以下命令来安装 Pytesseract:

      pip install pytesseract
      
    3. 等待安装完成即可。

      请添加图片描述

    有一点需要注意的是,Pytesseract 库依赖于 Tesseract OCR 引擎,因此在安装 Pytesseract 之前请确保已安装 Tesseract OCR。如果还没有安装 Tesseract OCR,请先下载和安装它,然后再安装 Pytesseract。

  • 可以使用pip list 命令列出你已经安装的python库

    请添加图片描述

请添加图片描述

Pillow库

  • Pillow 是一个功能强大的图像处理库,可以处理多种格式的图像文件,支持图像处理、图像增强、图像转换等多种操作。
  • 因为识别图片需要用到PIL(Python Imaging Library)库中的 Image 模块

使用 pip 工具来安装 Pillow 库。以下是安装 Pillow 库的命令:

pip install pillow

安装完成后,就可以在 Python 中使用 from PIL import Image 来进行图像处理和操作了。

运行个demo

比如识别这张图

请添加图片描述

import pytesseract
from PIL import Image

# 加载图片
img = Image.open('images/demo.png')

# 转换为灰度图像
img = img.convert('L')

# 识别文本, 使用pytesseract库进行OCR识别
text = pytesseract.image_to_string(img)

# 输出识别结果
print(text)

注意: 默认识别英文和数字

识别效果:

请添加图片描述

因为都是中文, 识别不出来

  • 若要识别中文, 得进行配置 (前提是安装tesseract时要选择下载好中文简体数据包才能进行使用)
import pytesseract
from PIL import Image

# 加载图片
img = Image.open('images/demo.png')

# 转换为灰度图像
img = img.convert('L')

# 识别文本, 使用pytesseract库进行OCR识别, 将语言设置成中文
text = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim')
# 输出识别结果
print(text)

请添加图片描述

这个识别的正确率还可以, 这取决于图片的质量和文字的清晰规整程度

OK, 上述只是简单的小例子,更多用法可以自行探索, 还可以设置其他参数来提高文字的识别正确率!


比如下面是官方的说明例子:

from PIL import Image

import pytesseract

# 如果您的PATH中没有tesseract可执行文件,请包括以下内容:
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'<full_path_to_your_tesseract_executable>'
# 示例 tesseract_cmd = r'C:Program Files (x86)Tesseract-OCR	esseract'

# 简单的图像转字符串
print(pytesseract.image_to_string(Image.open('test.png')))

# 为了绕过pytesseract的图像转换,只需使用相对或绝对图像路径
# 注意:在这种情况下,您应该提供tesseract支持的图像,否则tesseract将返回错误
print(pytesseract.image_to_string('test.png'))

# 可用语言列表
print(pytesseract.get_languages(config=''))

# 将法语文本图像转换为字符串
print(pytesseract.image_to_string(Image.open('test-european.jpg'), lang='fra'))

# 使用包含多个图像文件路径列表的单个文件进行批处理
print(pytesseract.image_to_string('images.txt'))

# 在一段时间后超时/终止tesseract作业
try:
    print(pytesseract.image_to_string('test.jpg', timeout=2)) # 在2秒后超时
    print(pytesseract.image_to_string('test.jpg', timeout=0.5)) # 半秒后超时
except RuntimeError as timeout_error:
    # tesseract处理已终止
    pass

# 获取边界框估计
print(pytesseract.image_to_boxes(Image.open('test.png')))

# 获取详细数据,包括框、置信度、行和页码
print(pytesseract.image_to_data(Image.open('test.png')))

# 获取有关方向和脚本检测的信息
print(pytesseract.image_to_osd(Image.open('test.png')))

# 获取可搜索的PDF
pdf = pytesseract.image_to_pdf_or_hocr('test.png', extension='pdf')
with open('test.pdf', 'w+b') as f:
    f.write(pdf) # pdf类型默认为bytes

# 获取HOCR输出
hocr = pytesseract.image_to_pdf_or_hocr('test.png', extension='hocr')

# 获取ALTO XML输出
xml = pytesseract.image_to_alto_xml('test.png')


风语者!平时喜欢研究各种技术,目前在从事后端开发工作,热爱生活、热爱工作。