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:如果将该参数设为 True,那么无效的字段名将会被自动替换为位置名 应用场景 通常用来...
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)) assert hash_size & (hash_size-1) == 0, "hash_size is not power of 2" assert level ...
比如多个语言包组合并且视为统一的文本块将使用如下参数: pytesseract.image_to_string(image,lang="chi_sim+eng",config="-psm 6") 这里我们通过+来合并使用多个语言包。
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) ...
lastname_chi = pytesseract.image_to_string(img_lastname_chi, lang = 'chi_sim', config = '--psm 7') 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...
2 对于包含简体中文的图片，需要设定语言参数为chi_sim，如图所示，即可得到中文识别结果。3 如果切换中文找不到traineddata文件，那么可能是安装时没有下载中文支持。可以查看如图安装目录查看文件是否存在。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，...
print(pytesseract.image_to_string(Image.open('test.png'), lang='chi_sim+eng')) 识别下面图片中的文字(test.png): 执行结果: ['chi_sim', 'eng', 'osd'] 拳 列出支持的语言 print(pytesseract.get_languages (config=”)) print(pytesseract.image_to_string(Image.open('test.png'), lang='chi...
这些参数可以在调用pytesseract的image_to_string函数时作为参数传递,以定制和优化文本识别的过程。通过合理配置这些参数,可以提高文本识别的准确性和效率。 除了上述参数外,还有一些其他参数和选项可以用来进一步优化文本识别的结果,具体可以参考Pytesseract的官方文档或Tesseract OCR引擎的官方文档。希望这些信息能够帮助你更好...