python利用pytesseract 实现本地识别图片文字-6ren

python利用pytesseract 实现本地识别图片文字

转载作者：qq735679552 更新时间：2022-09-29 22:32:09

CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.

这篇CFSDN的博客文章python利用pytesseract 实现本地识别图片文字由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

 
    ? 
   
         #!/usr/bin/env python3 
        
         # -*- coding: utf-8 -*- 
        
         import 
         glob 
        
         from 
         os  
         import 
         path 
        
         import 
         os 
        
         import 
         pytesseract 
        
         from 
         PIL  
         import 
         Image 
        
         from 
         queue  
         import 
         Queue 
        
         import 
         threading 
        
         import 
         datetime 
        
         import 
         cv2 
        
         def 
         convertimg(picfile, outdir): 
        
         '''调整图片大小，对于过大的图片进行压缩 
        
         picfile:  图片路径 
        
         outdir：  图片输出路径 
        
         ''' 
        
         img  
         = 
         Image. 
         open 
         (picfile) 
        
         width, height  
         = 
         img.size 
        
         while 
         (width  
         * 
         height >  
         4000000 
         ):  
         # 该数值压缩后的图片大约 两百多k 
        
         width  
         = 
         width  
         / 
         / 
         2 
        
         height  
         = 
         height  
         / 
         / 
         2 
        
         new_img  
         = 
         img.resize((width, height), Image.BILINEAR) 
        
         new_img.save(path.join(outdir, os.path.basename(picfile))) 
        
         def 
         baiduOCR(ts_queue): 
        
         while 
         not 
         ts_queue.empty(): 
        
         picfile  
         = 
         ts_queue.get() 
        
         filename  
         = 
         path.basename(picfile) 
        
         outfile  
         = 
         'D:\Study\pythonProject\scrapy\IpProxy\port_zidian.txt' 
        
         img  
         = 
         cv2.imread(picfile, cv2.IMREAD_COLOR) 
        
         print 
         ( 
         "正在识别图片：\t" 
         + 
         filename) 
        
         message  
         = 
         pytesseract.image_to_string(img,lang  
         = 
         'eng' 
         ) 
        
         message  
         = 
         message.replace( 
         ' ' 
         , '') 
        
         message  
         = 
         message.replace( 
         '\n' 
         , '') 
        
         # message = client.basicAccurate(img)  # 通用文字高精度识别，每天 800 次免费 
        
         #print("识别成功！")) 
        
         try 
         : 
        
         filename1  
         = 
         filename.split( 
         '.' 
         )[ 
         0 
         ] 
        
         filename1  
         = 
         ''.join(filename1) 
        
         with  
         open 
         (outfile,  
         'a+' 
         ) as fo: 
        
         fo.writelines( 
         '\'' 
         + 
         filename1  
         + 
         '\'' 
         + 
         ':' 
         + 
         message  
         + 
         ',' 
         ) 
        
         fo.writelines( 
         '\n' 
         ) 
        
         # fo.writelines("+" * 60 + '\n') 
        
         # fo.writelines("识别图片：\t" + filename + "\n" * 2) 
        
         # fo.writelines("文本内容：\n") 
        
         # # 输出文本内容 
        
         # for text in message.get('words_result'): 
        
         #   fo.writelines(text.get('words') + '\n') 
        
         # fo.writelines('\n' * 2) 
        
         os.remove(filename) 
        
         print 
         ( 
         "识别成功！" 
         ) 
        
         except 
         : 
        
         print 
         ( 
         '识别失败' 
         ) 
        
         print 
         ( 
         "文本导出成功！" 
         ) 
        
         print 
         () 
        
         def 
         duqu_tupian( 
         dir 
         ): 
        
         ts_queue  
         = 
         Queue( 
         10000 
         ) 
        
         outdir  
         = 
         dir 
        
         # if path.exists(outfile): 
        
         #   os.remove(outfile) 
        
         if 
         not 
         path.exists(outdir): 
        
         os.mkdir(outdir) 
        
         print 
         ( 
         "压缩过大的图片..." 
         ) 
        
         # 首先对过大的图片进行压缩，以提高识别速度，将压缩的图片保存与临时文件夹中 
        
         try 
         : 
        
         for 
         picfile  
         in 
         glob.glob(r 
         "D:\Study\pythonProject\scrapy\IpProxy\tmp\*" 
         ): 
        
         convertimg(picfile, outdir) 
        
         print 
         ( 
         "图片识别..." 
         ) 
        
         for 
         picfile  
         in 
         glob.glob( 
         "tmp1/*" 
         ): 
        
         ts_queue.put(picfile) 
        
         #baiduOCR(picfile, outfile) 
        
         #os.remove(picfile) 
        
         print 
         ( 
         '图片文本提取结束！文本输出结果位于文件中。' 
         ) 
        
         #os.removedirs(outdir) 
        
         return 
         ts_queue 
        
         except 
         : 
        
         print 
         ( 
         '失败' 
         ) 
        
         if 
         __name__  
         = 
         = 
         "__main__" 
         : 
        
         start  
         = 
         datetime.datetime.now().replace(microsecond 
         = 
         0 
         ) 
        
         t  
         = 
         'tmp1' 
        
         s  
         = 
         duqu_tupian(t) 
        
         threads  
         = 
         [] 
        
         try 
         : 
        
         for 
         i  
         in 
         range 
         ( 
         100 
         ): 
        
         t  
         = 
         threading.Thread(target 
         = 
         baiduOCR, name 
         = 
         'th-' 
         + 
         str 
         (i), kwargs 
         = 
         { 
         'ts_queue' 
         : s}) 
        
         threads.append(t) 
        
         for 
         t  
         in 
         threads: 
        
         t.start() 
        
         for 
         t  
         in 
         threads: 
        
         t.join() 
        
         end  
         = 
         datetime.datetime.now().replace(microsecond 
         = 
         0 
         ) 
        
         print 
         ( 
         '删除耗时：' 
         + 
         str 
         (end  
         - 
         start)) 
        
         except 
         : 
        
         print 
         ( 
         '识别失败' 
         )

实测速度慢，但用了多线程明显提高了速度，但准确度稍低，同样高清图片，90百分识别率。还时不时出现乱码文字，乱空格，这里展现不了，自己实践吧，重点免费的，随便识别，通向100张图片，用时快6分钟了，速度慢了一倍，但是是免费的，挺不错的了.

以上就是python利用pytesseract 实现本地识别图片文字的详细内容，更多关于python 识别图片文字的资料请关注我其它相关文章！。

原文链接：https://www.cnblogs.com/aotumandaren/p/14128765.html 。

最后此篇关于python利用pytesseract 实现本地识别图片文字的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于python利用pytesseract 实现本地识别图片文字的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！。

文章推荐： iOS 中事件的响应链和传递链

文章推荐： IOS自定义UIButton九宫格效果

文章推荐：教你如何精准统计出你的接口＂QPS＂

文章推荐：两行IOS代码实现轮播图

javascript - 获取数据:图片/png；base64，{{图片}} net::ERR_INVALID_URL
我想使用 Angular.js 转换从服务器获取的图像数据(用于 ionic 框架)，我使用了这段代码: $http.post(link, { token: token,
javascript - IOS设备隐藏 "Play Store"图片，Android设备隐藏 "App Store"图片
我正在为我的应用制作一个登陆页面。如果它们在 iOS 设备上，我希望它只显示“App Store”图标，但在 Android 上隐藏它。如果它们在 Android 设备上，则只有“Play Store
JavaScript 图片
如何在同一页面上多次显示同一张图片？ function xdf(){ for (i=0;ihello world'); } } 此代码显示“hello world”10 次。我想要同样的东西，
css 图片
您好，我有一个 1px 的 png 文件，我试图将其设置为两个水平相邻的 div 的背景图像。html 和 css 如下:- hi hello css是这样的 div { width: 50%
image - PrestaShop 图片
我的 PHP 项目安装了 Prestashop 1.4.9.0。当我添加一个新产品时，我上传了一个PNG格式的图片，但是当它在客户端显示时，图片是JPG格式的。如何保留图片扩展名？最佳答案在后台
r - 发送表达式给网站返回动态结果(图片)
我用 http://www.regexper.com查看一个象形表示正则表达式很多。我想要一种理想的方法: 向站点发送正则表达式打开显示该表达式的站点例如，让我们使用正则表达式:"\\s*foo[
电子邮件问题中的 Phpmailer 图片
我不知道为什么在 MAC OS X (Mail 6.2) 的邮件客户端中图像显示如下: 和其他邮件客户端，如 gmail、outlook 或 private，图像是正确的，看起来像这样: PHP邮件程
javascript - 使用XPCOM上传网页文件/图片
我正在使用此处找到的示例。 Mozilla developers 我对这个例子很感兴趣。 function upload(postUrl, fieldName, filePath) { var f
电子邮件问题中的 Phpmailer 图片
我不知道为什么在 MAC OS X (Mail 6.2) 的邮件客户端中图像显示如下: 和其他邮件客户端，如 gmail、outlook 或 private，图像是正确的，看起来像这样: PHP邮件程
java - 如何根据javafx中的复选框选择生成按钮(图片)
我的问题是如何根据用户在javafx中选择的复选框和/或单选按钮生成带有汽车图片设置的按钮？我正在用汽车图片模拟汽车经销商网站。用户应该能够通过单击复选框和/或单选按钮选择来过滤显示的图片。我首先
java - 开发支持多语言的java客户端时优化jar文件大小(图片)
我正在开发Java客户端，它应该支持多种语言。为了翻译文本，我使用 Java ResourceBoundle，它工作正常。现在问题出在图像上。客户端应加载大约 50 张图像，这些图像是棋盘游戏的特定
jquery 褪色图片
我对 jQuery 还很陌生，但我正在寻找一个简单的脚本，通过淡入和淡出的方式在标题中循环 3 或 4 个背景图像。它们是透明的 png，因此我尝试过的许多 slider 都不起作用。有什么想法吗？
jQuery:选择器问题(图片)
我有一个 HTML 文档，其中包含本地文件的图像，例如: ios - 物理主体大于它分配给的纹理(图片)
我的 Sprite “physicsBody ”属性之一出现问题。我已经放置了physicsBody节点“barn ”，直接位于 non-physicsBody 之上节点“mound”没有任何问题。
c# - 获取图像的特定部分(图片)
我想剪切图片的特定部分并用它来将剪切的图像与存储在 HDD 中的另一个图像进行比较。问题是我不知道如何获取源图像的特定部分。我知道要裁剪的图像的位置 (X,Y)。最佳答案这将加载原始版本并创建
Javascript 图片 uploader
如何使用裁剪实用程序在 javascript 中实现图像 uploader 。你如何通过 AJAX 提交图像文件？解决方案是否跨域兼容？最佳答案要实现具有裁剪功能的图片上传小部件，您必须: 将图像
来自图库方向的 Android 图片
public void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) { super.onActivityRes
java - 一个国家的可点击浮雕(图片)
我想在我的 android 应用程序中显示一个国家的图片。国家必须按地区划分。因此，当用户单击特定区域时，应打开特定屏幕。区域也应该用线分隔，以便用户可以看到区域的开始/结束位置。这是一个国家的例子
php - 在php中上传文件时发生错误(图片)
首先我想对这个问题表示歉意，因为我知道已经有很多人问过这个问题了。但我搜索的所有答案都没有解决我的问题。所以希望您考虑这个问题并帮助我解决这个问题。所以基本上我正在尝试上传图像文件，当我提交它时，会
MySQL:查询结果[图片]
我几乎有了想要的数据...但需要帮助过滤它。 (图在底部) 下面的查询返回状态为 Member-id5 的所有记录，但我需要对其进行过滤。例如:如果我对等做了一个简单的查询。 (exp_channel

qq735679552

个人简介

我是一名优秀的程序员,十分优秀！

作者热门文章

滴滴打车优惠券免费领取

全站热门文章

首页

博学

6Ren·AI

商城

python利用pytesseract 实现本地识别图片文字