pytesseract是一个Python库,用于将图像中的文本提取为字符串。image_to_string函数是pytesseract库中的一个函数,用于将图像转换为字符串。 该函数的无关输出是指在使用image_to_string函数时,除了提取的文本字符串之外,还可能输出一些与提取文本无关的信息。这些信息可能包括警告、错误消息、识别的语言、识别的字体等。
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...
4.通用方法 字符串、列表、元组、字典和集合,它们有很多相同点,都是由多个元素组合成的一个可迭代对象,它们都有一些可以共同使用的方法。 在Python里,常见的算数运算符,有一些可以使用于可迭代对象,它们执行的结果也稍有区别。
解决方案: 安装路径中找到pytesseract.py文件修改tesseract的路径 例如: 本人Python安装路径:python\Lib\site-packages\pytesseract 修改位置如下: tesseract_cmd的路径换乘绝对路径,就可以啦。注意转义。 以上
在ocr函数中,我们首先使用Image.open打开指定路径的图片。然后使用pytesseract.image_to_string将图片转换成文字。在这个函数中,你可以根据具体需求设置语言参数。 最后,我们调用ocr函数,并将图片路径传递给它。函数将返回识别出的文字,并将其打印出来。 使用上述示例代码,你可以解决pytesseract出现“[WinError 2] 系统找...
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。
image_to_string默认就是只能转换英文,也支持中文,但是我在实际用的过程发现识别率有点低,还好现在没有这方面的需求。 中文的话就是需要添加Tesseract-OCR的中文库chi_sim,然后在调用函数的时候加上chi_sim参数就可以了 import pytesseract image =Image.open('test.png') ...
from PIL import Image import pytesseract 2.提取图片文字将读取图片的一行代码封装为一个函数, def read_image(name): print(pytesseract.image_to_string(Image.open(name), lang='chi_sim')) 在main函数中直接调用即可, def main(): read_image('1657158527412.jpg') 3.运行效果以以下图片为例, 运行效果...
首先需要安装对应的语言包:Tesseract各个版本语言包获取方式和安装方法要在pytesseract 库的 image_to_string() 方法里加个参数lang='chi_sim',这个就是引用对应的中文语言包,中文语言包的全名是 chi_sim.traineddata。from PIL import Image import pytesseract image = Image.open('English.png') content = ...
text = "A sample image with numbers: 12345" 注意:在实际应用中,你应该使用pytesseract.image_to_string()函数从图像中提取文本。 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...