Python图像处理之图片文字识别(OCR)

时间:2021-07-31 09:06:56

OCR与Tesseract介绍

  将图片翻译成文字一般被称为光学文字识别(Optical Character Recognition,OCR)。可以实现OCR 的底层库并不多,目前很多库都是使用共同的几个底层OCR 库,或者是在上面进行定制。

  Tesseract 是一个OCR 库,目前由Google 赞助(Google 也是一家以OCR 和机器学习技术闻名于世的公司)。Tesseract 是目前公认最优秀、最精确的开源OCR 系统。

  除了极高的精确度,Tesseract 也具有很高的灵活性。它可以通过训练识别出任何字体(只要这些字体的风格保持不变就可以),也可以识别出任何Unicode 字符。

Tesseract的安装与使用

  Tesseract的Windows安装包下载地址为: http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe ,下载后双击直接安装即可。安装完后,需要将Tesseract添加到系统变量中。在CMD中输入tesseract -v, 如显示以下界面,则表示Tesseract安装完成且添加到系统变量中。

Python图像处理之图片文字识别(OCR)

  Linux 用户可以通过apt-get 安装:

$sudo apt-get tesseract-ocr

  用Tesseract可以识别格式规范的文字,主要具有以下特点:

• 使用一个标准字体(不包含手写体、草书,或者十分“花哨的”字体)

• 虽然被复印或拍照,字体还是很清晰,没有多余的痕迹或污点

• 排列整齐,没有歪歪斜斜的字

• 没有超出图片范围,也没有残缺不全,或紧紧贴在图片的边缘

  下面将给出几个tesseract识别图片中文字的例子。

  首先是E://figures/other/poems.jpg, 输入命令 tesseract E://figures/other/poems.jpg E://figures/other/poems.txt, 则会将poems.jpg中的识别文字写入到poems.txt中,如下图:

Python图像处理之图片文字识别(OCR)

Python图像处理之图片文字识别(OCR)

Python图像处理之图片文字识别(OCR)

  接着是稍微有点倾斜的文字图片th.jpg,识别情况如下:

Python图像处理之图片文字识别(OCR)

Python图像处理之图片文字识别(OCR)

可以看到识别的情况不如刚才规范字体的好,但是也能识别图片中的大部分字母。

  最后是识别简体中文,需要事先安装简体中文语言包,下载地址为:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/find/master/chi_sim.traineddata ,再讲chi_sim.traineddata放在C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata目录下。我们以图片timg.jpg为例:

Python图像处理之图片文字识别(OCR)

输入命令:

tesseract E://figures/other/timg.jpg E://figures/other/timg.txt -l chi_sim

识别结果如下:

Python图像处理之图片文字识别(OCR)

只识别错了一个字,识别率还是不错的。

  最后加一句,Tesseract对于彩色图片的识别效果没有黑白图片的效果好。

pytesseract

  pytesseract是Tesseract关于Python的接口,可以使用pip install pytesseract安装。安装完后,就可以使用Python调用Tesseract了,不过,你还需要一个Python的图片处理模块,可以安装pillow.

  输入以下代码,可以实现同上述Tesseract命令一样的效果:

import pytesseract
from PIL import Image pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C://Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe'
text = pytesseract.image_to_string(Image.open('E://figures/other/poems.jpg')) print(text)

运行结果如下:

Python图像处理之图片文字识别(OCR)

参考文献

  1. Python网络数据采集 【美】 Ryan Mitchell 人民邮电出版社
  2. https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/78233459?locationNum=7&fps=1
  3. http://www.inimei.cn/archives/297.html

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