import pytesseract from PIL import Image # pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd='D:\Program Files\python\Tesseract-OCR\\tesseract.exe' def getyzm(): 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:...
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')
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。
使用pytesseract.image_to_string()函数识别图片中的数字: 使用pytesseract.image_to_string()函数对图片进行OCR识别。为了仅识别数字,可以通过设置lang参数为num(在某些Tesseract版本中,可能需要使用eng或其他数字专用语言包,并确保tessdata目录下包含相应的语言数据文件),并通过config参数指定OCR引擎的配置,例如使用LSTM ...
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) ...
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') ...
pytesseract的image_to_string的 pytesseract原理 pytesseract是基于Python的OCR工具, 底层使用的是Google的Tesseract-OCR 引擎,支持识别图片中的文字,支持jpeg, png, gif, bmp, tiff等图片格式。本文介绍如何使用pytesseract 实现图片文字识别。 目录 引言 环境配置...
# 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) ...
im = Image.open(path) display(im.resize(int(0.3*s) for s in im.size)) 让我们看看结果。 print(pytesseract.image_to_string(im)) a0q uyor ‘sIOARapUs pareys INO Ul yey pue wistumdo years WIM “WOTRDIpap SULIdARMUN pue AIIUN IMO 0} JUSUTe}Sa} B aUIOIAG SJUBWIBATTYIe MO pue...
text_custom = pytesseract.image_to_string(image, config=custom_config) print('自定义配置识别文本:', text_custom) 5. 实际应用场景 pytesseract 库在多个领域都有广泛应用,以下是几个常见的应用场景: 文档数字化:将纸质文档转换为可编辑的数字文本,便于存档和检索。