所有功能都是1行代码搞定。 使用的方法也基本一致:import potencent后,potencent.ocr.你想调用的功能名。 问题来了:能调用的功能名有哪些呢? 我把所有功能都列在下面的表格里:可以调用的功能接口 + 功能说明。 例如需要使用第一个功能:广告文字识别,按照上面介绍的逻辑,你只需要把调用的功能名加在最后即可:pote...
3. 提取表格区域 接下来,我们需要使用Python中的OpenCV库来提取图片中的表格区域。OpenCV库是一款强大的计算机视觉库,可以帮助我们进行图像处理和分析。 importcv2# 将图片转换为灰度图像gray_image=cv2.cvtColor(np.array(image),cv2.COLOR_RGB2GRAY)# 进行图像二值化处理_,binary_image=cv2.threshold(gray_image,127...
通过观察图片可以发现,图片中共有3种颜色:白色的背景和字体,红色的背景和字体,黑色的字体和分割线。表格的分割线是黑色的连贯线条,要想提取出分割线,就必须同时滤除白色和红色内容的干扰。通过查阅RGB颜色表可知,黑色RGB三通道的值均为0,白色RGB三通道的值均为255,图片中深红色R通道值约为220,G、B通道值分别约...
image_path = '营业执照.jpg' # 替换为你的图片路径 # 提取图片中的文本内容 text_from_image = extract_text_from_image(image_path) print(text_from_image) # 输出识别的文本内容,检查关键字是否被识别 # 定义关键字列表 keywords = ["名称","类型","证照编号", "成立日期", "注册资本", "法定代表...
提取简单型表格提取较为复杂型表格提取图片型表格 用到的模块主要有pdfplumberpandasTesseractPIL 文中出现的PDF材料是在巨潮资讯官网下载的公开PDF文件，主题是关于理财的，相关发布信息等信息如下：内容总共有6页，后文中的例子会有展示。一、简单文本类型数据 简单文本类型表格就是一页PDF中只有一个表格，并且表格内...
1、pytesseract库,即Python-tesseract,是Google’s Tesseract-OCR Engine的一个封装。于2014年提出,支持的图片格式有’JPEG’, ‘PNG’, ‘PBM’, ‘PGM’, ‘PPM’, ‘TIFF’, ‘BMP’, ‘GIF’,只需要很少的代码就能够提取图片中的字符合文字了,极大方便文字工作。
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是将图像中的文字转换为机器可编辑的文本的技术。Python中有多个强大的OCR库,如Tesseract、pytesseract等,可以帮助我们从图像中提取表格中的文本数据。 示例代码片段: ```python import pytesseract from PIL import Image ...
本文基于PaddleOCR搭建本地开发图片提取文字软件,因此需要安装PaddlePaddle环境。 1.1 安装PaddlePaddle 如果您的机器有安装CUDA9或CUDA10,推荐安装GPU版本的PaddlePaddle,享受更快的运行速度。运行以下命令安装: 代码语言:shell 复制 python-mpipinstallpaddlepaddle-gpu-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple ...
我们会将图片的路径悉数打印出来在文本框内,而当我们点击“开始”按钮的时候便尝试将上传的图片中的数据提取出来,上传的图片如下所示: 我们需要提取出来的是姓名、出生年月、住址信息等等,代码如下 data=[] forimgNamepathinimgNamepath_list: content=ocr.readtext(f'{imgNamepath}',detail=0) ...
一种是自己写，用pytesseract识别图片中的文本，然后写入类似csv格式的文本文件（也可以直接写成excel格式...