image1 = Image.open('yzm.jpg') w,h = image1.size #创建新图片 image2 = Image.new("RGB",(w+10,h+6),(255,255,255)) #两张图片相加: 我这里的图片不是标准的图片格式所以需要盖在新图片上 image2.paste(image1,(5,3)) # image2.save("yzm.png") result = pytesseract.image_to_string...
text_old= text#保存上一次识别结果text= pytesseract.image_to_string(image_org.crop(box))#截取区间并识别图片text=''.join(filter(str.isdigit,text))#用filter提取出数字iftext =='': text= text#如果没有识别出来就采用上一次数据并保存result= result + text +'\n'#保存并换行else:breakprint('一共...
cv.bitwise_not(binary, binary) cv.imshow('bg_image', binary) # 识别 test_message = Image.fromarray(binary) text = pytesseract.image_to_string(test_message) print(f'识别结果:{text}') src = cv.imread(r'./test/045.jpg') cv.imshow('input image', src) recognize_text(src) cv.waitKey...
使用Pytesseract识别文本中的数字:这里需要注意的是,Pytesseract并没有直接的recognize_digits()函数来仅识别数字。相反,你需要使用image_to_string()或image_to_data()函数,并从结果中提取数字。不过,为了保持示例的连贯性,我们假设有一个这样的函数(在实际中,你可能需要自定义逻辑来提取数字)。 # 假设有一个函数可...
1. 识别单张图片 首先,我们需要指定Tesseract-OCR的安装路径(如果Python无法自动找到它的话)。然后,使用pytesseract.image_to_string()函数来识别图片中的文字。 import pytesseract from PIL import Image # 指定tesseract.exe的安装路径(Windows示例) pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesser...
在接口自动化工作中，经常需要处理文字识别的任务，而OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库...
content = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim') # 解析图片 logging.info -(content) 实际使用要故意把字体调大,截图的时候确保图片的干净程度,这样识别率会更高。 有时候会与识别出来的数据需要在进一步优化,比如我们只想要数字 import pytesseract ...
image_to_string()用来识别图片中的文字,最简单的用法传入2个入参,一个是图片的文件名称,一个是识别所用的语言包类型,比如要识别下图中的文字,这是一段从pdf文件中截屏的片段,文件名为bookseg.png,语言包选择chi_sim: img_fn ='bookseg.png' lang ='chi_sim' ...
识别了下4位数的数字图片;但是效果不佳:图片如下: 代码图片如下: 打印出的效果如下: 一看傻眼了图片是4412啊 怎么是bpfiz; 然后搜了下度娘: # 验证码识别,此程序只能识别数据验证码 import Image import ImageEnhance import ImageFilter import sys from pytesser import * # 二值化 threshold = 140 table =...
可以通过设置tesseract的语言参数来实现,例如pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')用于识别中文数字。 总结起来,如果Pytesseract无法读取简单数字,可以尝试优化图像质量、调整字体和样式、调整数字大小和位置,以及设置正确的语言参数。如果仍然无法解决问题,可能需要考虑其他的OCR库或者算法来进行数字识别。