图片文字识别
https://blog.csdn.net/qq_37193537/article/details/81335165
1、下载安装包
根据https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki,我找到非官方的安装包,好像我只看到64位的安装包http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe,下载后直接安装即可,但是要记得你的安装目录,我们等会配置环境变量要用。
如果不是做英文的图文识别,还需要下载其他语言的识别包https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Data-Files。
简体字识别包:https://raw.githubusercontent.com/tesseract-ocr/tessdata/4.00/chi_sim.traineddata
繁体字识别包:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/raw/4.0/chi_tra.traineddata
或者直接我的百度云盘:链接:tesseract 密码:tmdm
第二步:安装
直接执行下载好的tesseract-ocr-setup-4.0.0-alpha.20180109.exe,下一步、下一步安装。安装过程中,会让你安装额外的语言包,可根据选择下载。
第三步:配置环境变量
我的是安装在C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR,界面如下:
将“F:\Tesseract-OCR”添加到环境变量中。如图:
增加一个TESSDATA_PREFIX变量名,变量值还是我的安装路径F:\Tesseract-OCR\tessdata这是将语言字库文件夹添加到变量中;
使用
打开命令终端,输入:tesseract -v,可以看到版本信息
用命令tesseract --list-langs来查看Tesseract-OCR支持语言。
将命令行切换至目标图像文件目录,比如我们转换文件为test.png(图片文件允许多种格式),位于C:\Users\Lian\Desktop\test;然后在命令行中输入
tesseract test.png output_1 –l eng
【语法】: tesseract imagename outputbase [-l lang] [-psm pagesegmode] [configfile…]
imagename为目标图片文件名,需加格式后缀;outputbase是转换结果文件名;lang是语言名称(在Tesseract-OCR中tessdata文件夹可看到以eng开头的语言文件eng.traineddata),如不标-l eng则默认为eng。
打开文件output_1.txt,发现tesseract成功的将图像转换成152408。
遇到的问题:
问题1:
没有配置环境变量,按上面情况将环境变量配置好
问题2:
E:\testdir>tesseract ttest1.png test1 -l eng
Error opening data file \Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata/eng.traineddata
Please make sure the TESSDATA_PREFIX environment variable is set to the parent directory of your "tessdata" directory.
Failed loading language 'eng'
Tesseract couldn't load any languages!
Could not initialize tesseract.
错误信息的关键词是tesseract_prefix的环境变量设置。
解决办法: 找到testData所在的目录,默认情况下是在tesseract安装的目录,在环境变量中设置TESSDATA_PREFIX的环境变量为testdata所在的目录即可。 重新运行命令即可正常使用。
https://www.jianshu.com/p/96b95a6c9210
from PIL import Image
import pytesseract
#上面都是导包,只需要下面这一行就能实现图片文字识别
text=pytesseract.image_to_string(Image.open('denggao.jpeg'),lang='chi_sim')
print(text)
我们以识别诗词为例
下面是我们要识别的图片
先看下效果图
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/6273713-acf0448e25566bb5.gif?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/500/format/webp)
我们运行代码后识别的结果,有几个字没有正确识别,但是大多数字都能识别出来。
风急天高猿啸哀 渚芸胄芳少白鸟飞凤
无边落木萧萧下, 不尽长量工盲衮宕衮来
万里悲秋常1乍窨, 百年多病独登氤
艰难苦恨擎霜量 漂倒新停澍酉帆
一行代码就能识别图片,我们背后要做些准备工作的
- 这里我们需要用到两个库:pytesseract和PIL
- 同时我们还需要安装识别引擎tesseract-ocr
下面就来讲讲这几个库的安装,因为只有这几个库安装好以后Python才能实现一行代码实现图片文字识别
一,pytesseract和PIL的安装
安装这两个包可以借助pip
- 1,命令行安装
pip install PIL
pip install pytesseract -
2,如果你用的pycharm编辑器,就可以直接借助pycharm实现快速安装。
在pycharm的Settings设置页按照下面步骤操作
pycharm用pip安装库.png
这样就能成功安装pytesseract,安装PIL只需要在上面第三步里搜索PIL并点击安装即可
安装成功.png
这时我们安转好了库,运行下面代码
from PIL import Image
import pytesseract
text=pytesseract.image_to_string(Image.open('denggao.jpeg'),lang='chi_sim')
print(text)
会报下面错误,错误原因是:没有安装识别引擎tesseract-ocr
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/6273713-cb7b94fe2df6fc4f.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/851/format/webp)
二,安装识别引擎tesseract-ocr
- 1.下载下面的安装包,然后直接点击安装即可
tesseract-ocr安装包和中文语言包
解压安装tesseract-ocr后做如下操作,就可以支持中文识别了。因为tesseract-ocr默认不支持中文识别。
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/6273713-5405e86f8d4da76e.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1000/format/webp)
- 2,安装完成tesseract-ocr后,我们还需要做一下配置
在C:\Users\huxiu\AppData\Local\Programs\Python\Python35\Lib\site-packages\pytesseract找到pytesseract.py打开后做如下操作
# CHANGE THIS IF TESSERACT IS NOT IN YOUR PATH, OR IS NAMED DIFFERENTLY
#tesseract_cmd = 'tesseract'
tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe'
也可以通过pycharm快速打开pytesseract.py
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/6273713-ccca3c1862a32b4a.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/727/format/webp)
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/6273713-a5e4ce7efedce623.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/610/format/webp)
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/6273713-984daa4ac4d5755d.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/773/format/webp)
至此我们所有的配置就完成了,运行下面代码就可以把杜甫的登高这首图片诗解析成文字了
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/6273713-fc3178e123e3c181.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/916/format/webp)