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(image2,lang="num") return result print...
print(pytesseract.image_to_string(Image.open('test.png'), lang='chi_sim+eng')) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 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...
config:可以通过config参数传递一些配置选项,比如语言参数、OCR引擎模式等。例如:text = pytesseract.image_to_string(img, config='--psm 6') lang:通过lang参数指定图像中的文本所使用的语言。例如:text = pytesseract.image_to_string(img, lang='eng') oem:通过oem参数指定OCR引擎模式。可以选择的值包括0、1...
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。
# 自定义配置,例如:指定字符 whitelist 和 page segmentation modecustom_config=r'--oem 3 --psm 6 -c tessedit_char_whitelist=0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'text_custom=pytesseract.image_to_string(image,config=custom_config)print('自定义配置识别文本:',text_custom) ...
text = pytesseract.image_to_string(image_2, config=config_7) print("OCR TEXT: " + "{}\n".format(text)) 问题在于箭头中的文本永远不会居中。有时我会使用上述方法删除部分文本(例如在图像 50A 中)。 图像处理中是否有一种方法可以以更优雅的方式消除箭头?例如使用轮廓检测和删除?我对 OpenCV 部分比...
[1]# config = "--psm 7 --oem 3 -c tessedit_char_whitelist=0123456789"# text = pytesseract.image_to_string(thresh, config=config)# 读取新图像img=cv2.imread(new_img_path)# 进行文字识别# --psm 7 单行识别 , --oem 3 使用 LSTM OCR 引擎 , -c tessedit_char_whitelist=0123456789 只...
Treat the image as a single text line, bypassing hacks that are Tesseract-specific. 这是image_to_string 具有多个参数的示例用法。 target = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng', boxes=False, \ config='--psm 10 --oem 3 -c tessedit_char_whitelist=0123456789') 原文由 thewaywe...
result = recognize_captcha(processed_image) print(f"识别的验证码是: {result}") 4. 优化识别效果 调整OCR 参数 可以通过设置 Tesseract 的 config 参数来优化识别。例如,只识别数字和字母: python text = pytesseract.image_to_string(img, config='--psm 6 -c tessedit_char_whitelist=0123456789ABCDEFGHI...
text = pytesseract.image_to_string(image) # 打印读取到的文本 print(text) 配置pytesseract参数(可选):pytesseract提供了一些参数来优化识别结果。例如,可以使用lang参数指定识别的语言,使用config参数设置其他识别参数。具体的参数配置可以参考pytesseract的文档。