namedtuple()使用该工厂函数可以创建一个tuple类的子类,本质是生产类的元编程 namedtuple(typename, field_names, *, verbose=False, rename=False, module=None) typename:该参数指定所创建的tuple子类的类名 field_names该参数是一个字符串序列, 使用单字符串时代表所有字段名,多字段用逗号或空格隔开 rename:如果将...
assert image_scale & (image_scale - 1) == 0, "image_scale is not power of 2" else: image_natural_scale = 2**int(numpy.log2(min(image.size))) image_scale = max(image_natural_scale, hash_size) ll_max_level = int(numpy.log2(image_scale)) level = int(numpy.log2(hash_size))...
然后,使用pytesseract.image_to_string()函数来提取图片中的文字。这个函数接受一个Pillow图像对象或图像文件路径作为输入。 4. 将提取的文字保存到文档中 最后,使用Python的内置文件操作功能(如open()和write()方法)将提取的文字保存到文档中。 示例代码 python from PIL import Image import pytesseract # 假设已经...
1. 函数 函数是对功能的封装 语法: def 函数名(形参列表): ...
image_to_string(image, lang=lang) print(f'File: {filename} Text: {text} ') # 调用函数,传入包含图片的文件夹路径 ocr_images_in_folder('path_to_your_images_folder') 四、处理常见问题 1. 识别精度不高 尝试调整图片预处理步骤,如灰度化、二值化、去噪等。 尝试使用不同的语言模型(通过lang参数...
text = pytesseract.image_to_string(image) print(text)pytesseract还支持多种语言的文字识别,包括中文、英文、日文等。只需在调用image_to_string函数时,通过lang参数指定识别语言即可。例如,要识别中文,可以这样写:text = pytesseract.image_to_string(Image.open('image.jpg'), config=custom_oem_psm_config) ...
4 image_to_string函数的第一个参数不一定要是Image.open的返回对象，也可以直接是表示图片文件路径的字符串，如图所示。5 image_to_string函数的第一个参数还可以是一个文本文件，并在文本文件中列出所有要识别的图片文件。6 如果要获取识别的所有character的边界框，使用image_to_boxes函数，如图所示。7 如果需要...
firstname_chi = pytesseract.image_to_string(img_firstname_chi, lang = 'chi_sim', config = '--psm 7') 现在,在我们的 image_to_string 参数中,我们将添加输入文本的语言脚本,简体中文。 要完成练习,请将所有收集的字段传递给字典并输出到表格以供实际使用。
config = ("-l chi_sim --oem 0 --psm 10") #这些参数要做出说明的 datas = pytesseract.image_to_string(im, config=config) #调用pytesseract识别, if datas: #判断有没有识别结果 c_datas = easygui.ccbox(msg='识别结果是' + datas, title=' ', choices=('True', 'false'), ...