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...
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...
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) ...
[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...
target = pytesseract.image_to_string(im,config='-psm 7',config='outputbase digits') tesseract-4.0.0a支持以下psm。如果你想有单字符识别,设置psm = 10。如果您的文本仅包含数字,您可以设置tessedit_char_whitelist=0123456789。 Page segmentation modes: ...
# 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) ...
custom_config = r'-l chi_sim+chi_tra+kor+jpn+lat+Cyrillic' orientation = pytesseract.image_to_osd(image, config=custom_config) 三、旋转修正 让我们纠正旋转。 使用Pillow很简单。 rotate = osd['rotate'] im_fixed = im.copy().rotate(rotate) ...
10 :将图像视为单个字符。 为什么这里要强调语言包和psm,因为我们在使用中会用到, 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。
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...
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') ...