下面是一个示例代码,演示了如何使用Python提取图片中的文字。 fromPILimportImageimportpytesseractdefextract_text_from_image(image_path):image=Image.open(image_path)text=pytesseract.image_to_string(image)returntext# 调用函数并传入图片路径image_path="example.jpg"result=extract_text_from_image(image_path)pr...
使用pytesseract 中的函数image_to_string()对图像执行 OCR。 将图像文件路径作为参数传递: # Perform OCR on an image text = pytesseract.image_to_string('image.jpg') 这将从图像中提取文本并将其存储在text变量中。 步骤5:可选配置 你可以配置 pytesseract 以使用特定的 OCR 参数,例如语言和页面分割模式。
在extract_text_from_image函数中,我们首先使用Image.open方法打开图片,并将其保存在image变量中。然后,我们使用pytesseract.image_to_string方法将图片中的文字提取出来,并将结果保存在text变量中。最后,我们返回text变量的值。 在示例代码的最后,我们定义了一个image_path变量,指定了要处理的图片路径。然后,我们调用ex...
from PIL import Image def extract_text_from_image(image_path): img = Image.open(image_path) width, height = img.size binary_text = "" for x in range(width): for y in range(height): pixel = img.getpixel((x, y)) for i in range(3): binary_text += str(pixel[i] & 1) text...
extract_text函数按页打印出文本。此处我们可以加入一些分析逻辑来得到我们想要的分析结果。或者我们可以仅是将文本(或HTML或XML)存入不同的文件中以便分析。 你可能注意到这些文本没有按你期望的顺序排列。因此你需要思考一些方法来分析出你感兴趣的文本。 PDFMiner的好处就是你可以很方便地按文本、HTML或XML格式来“...
=[|\s,|$])' # 读取图片并提取关键字后的内容 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"...
How to redact or highlight a specific text in an image file. How to run an OCR scanner on a PDF file or a collection of PDF files.Please note that this tutorial is about extracting text from images within PDF documents, if you want to extract all text from PDFs, check this tutorial...
pdfFile=open('./input/Political Uncertainty and Corporate Investment Cycles.pdf','rb')pdfObj=PyPDF2.PdfFileReader(pdfFile)page_count=pdfObj.getNumPages()print(page_count)#提取文本forpinrange(0,page_count):text=pdfObj.getPage(p)print(text.extractText())''' ...
defextract_text(image):# 使用 Pytesseract 提取文本 custom_config=r'--oem 3 --psm 6'# 选择OCR引擎模式和页面分割模式 text=pytesseract.image_to_string(image,config=custom_config)returntextif__name__=='__main__':image_path='path/to/your/image.jpg'# 替换为您的图像路径 preprocessed_image=...
extract_info = reader.readtext(img_path1) for el in extract_info: print(el) 与pytesseract相比,结果要好得多。对于每个检测到的文本,我们还有边界框和置信度级别。 3. Keras-OCR Keras-OCR是另一个专门用于光学字符识别的开源库。与EasyOCR一样,它使用CRAFT检测模型和CRNN识别模型来解决任务。与EasyOCR的不...