然后,使用pytesseract.image_to_string()函数来提取图片中的文字。这个函数接受一个Pillow图像对象或图像文件路径作为输入。 4. 将提取的文字保存到文档中 最后,使用Python的内置文件操作功能(如open()和write()方法)将提取的文字保存到文档中。 示例代码 python from PIL import Image import pytesseract # 假设已经...
python image_to_string lang 使用Python中的image_to_string进行图像文本提取 在信息技术飞速发展的今天,图像识别和文字提取技术逐渐成为了各个行业的核心应用之一。尤其是在处理大量文档、票据或其他图像文件时,如何高效地提取出其中的文本信息变得异常重要。Python的pytesseract库为我们提供了强大的图像到字符串(image_to...
def base64_to_image(base64_str, output_path): binary_data = base64_to_binary(base64_str) binary_to_image(binary_data, output_path) 使用该函数时,只需传入base64字符串和输出图片的路径,即可将base64字符串转换回图像文件。 output_path = 'output_image.png' base64_to_image(base64_string, ou...
image_natural_scale = 2**int(numpy.log2(min(image.size))) image_scale = max(image_natural_scale, hash_size) ll_max_level = int(numpy.log2(image_scale)) level = int(numpy.log2(hash_size)) assert hash_size & (hash_size-1) == 0, "hash_size is not power of 2" assert level ...
加载图像:使用 PIL 的Image.open()函数加载图像。 文本识别:使用 pytesseract 的image_to_string()函数进行文本识别。 输出结果:最后,我们打印出识别到的文本。 应用场景 文档自动化:批量处理扫描的文档或表格。 数据挖掘:从网页截图或图表中提取数据。
base_image = pdf_file.extract_image(xref) image_bytes = base_image["image"]# 将字节转换为PIL图像image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))# 使用pytesseract对图像进行ocrtext = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')# 打印结果print(f"Page{page_num +1}, Image{image_index ...
im=Image.open('sentence.jpg')# 识别文字 string=pytesseract.image_to_string(im)print(string) 识别结果如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Do not go gentle into that good night! 因为默认是支持英文的,所以我们可以直接识别,但是当我们要识别中文或其它语言时就需要做些修改: ...
根据图片质量调节 threshold = 150 table = [] for j in range(256): if j < threshold: table.append(0) else: table.append(1) temp = imgry.point(table, '1') # OCR识别：lang指定中文,--psm 6 表示按行识别，有助于提升识别准确率 text = pytesseract.image_to_string(temp, ...
result = pytesseract.image_to_string(img, timeout=2, lang=(sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else None)) 到这里,就实现了一款准确度高、永久免费的OCR工具。 回顾一下Textshot的项目,我们会发现截图坐标范围内的图像、OCR识别只需要2行代码,大多数都是在围绕获取窗口起点和终点坐标在开发。换句话说...
defconvert_image_to_editable_docx(image_file, docx_file): # 读取图片并进行OCR识别 image=Image.open(image_file) # 使用pytesseract调用image_to_string方法进行识别,传入要识别的图片,lang='chi_sim'是设置为中文识别, text=pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim') ...