# 使用 pytesseract 识别图片中的文本 def extract_text_from_image(image_path): image = Image.open(image_path) text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim') return text # 定义模糊匹配的函数,可以匹配多种形式的关键词 def generate_regex_pattern(keyword): # 通过将关键词中的空格替换...
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...
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。
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...
fromPILimportImageimport pytesseractfrom openpyxlimportWorkbookdef load_image(image_path): image = Image.open(image_path)returnimagedef convert_to_grayscale(image):returnimage.convert('L')defextract_text(image):returnpytesseract.image_to_string(image)defextract_table_data(text):rows = text.strip()...
image=Image.open(img_path1).convert("RGB")pixel_values=processor(image,return_tensors="pt").pixel_values generated_ids=model.generate(pixel_values)extract_text=processor.batch_decode(generated_ids,skip_special_tokens=True)[0]print('output: ',extract_text)# output:2.50 ...
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...
使用imageFile.write()方法将图片保存到特定文件夹。 import queue from spire.doc import * from spire.doc.common import * import os outputPath = "ExtractImage/" inputFile = "Sample1.docx" if not os.path.exists(outputPath): os.makedirs(outputPath) ...
from wand.imageimportImageaswi text_raw=parser.from_file("example.pdf")print(text_raw['content'].strip()) 这还不够,我们还需要能失败图片的部分: 代码语言:javascript 复制 defextract_text_image(from_file,lang='deu',image_type='jpeg',resolution=300):print("-- Parsing image",from_file,"--...