from PIL import Image 读取图像 image = Image.open('image.png') 进行OCR text = pytesseract.image_to_string(image, config='digits') 打印识别的文本 print(text) 2.2 使用EasyOCR进行OCR EasyOCR是一个基于深度学习的OCR工具,支持多种语言的字符识别。以
text = pytesseract.image_to_string(binary_image, config='digits') print("识别结果:", text) 三、卷积神经网络(CNN)进行深度学习处理 卷积神经网络是深度学习中处理图像问题的利器,特别适用于复杂的图像数字识别任务。 1. 准备数据集 可以使用MNIST等标准数据集进行训练,这些数据集包含了大量的手写数字样本,适合...
cv2.imshow('Image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 这段代码首先使用OpenCV库读取图片,并将其转换为灰度图像。然后对灰度图像进行二值化处理,以突出显示数字。接下来,使用OpenCV的findContours函数查找轮廓,并在原始图像上绘制矩形框。最后,使用imshow函数显示处理后的图像。注意,这只是一个简单的...
imread('path_to_your_image.jpg') # 灰度化 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 _, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU) # 使用pytesseract进行OCR识别 text = pytesseract.image_to_string(binary_image, lang='c...
text = pytesseract.image_to_string(Image.open("D:\\test.png"),lang="eng") print(text)测试图片:输出结果: 对于数字 和英文识别效果比较好,但是对于中文的识别效果不太好,可以考虑加入机器学习来进行改进。 如果你对python开始感兴趣了的话这里为大家准备了很多python资料 ...
接下来,我们可以使用pytesseract库提取图片中的数字。pytesseract库提供了一个简单的接口,可以调用tesseract-ocr引擎来进行OCR识别。 text=pytesseract.image_to_string(image)print(text) 1. 2. 上述代码中的image_to_string函数将图片转换为字符串,其中包含了图片中的数字。我们可以使用print函数来输出结果。
text=pytesseract.image_to_string(test_message) print(f'识别结果:{text}') src=cv.imread(r'./test/044.png') cv.imshow('input image', src) recognize_text(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 运行效果如下: 1 2 3 识别结果:3n3D ...
# 识别图像中的数字result=pytesseract.image_to_string(threshold_image,config='--psm 10 --oem 3 -c tessedit_char_whitelist=0123456789') 1. 2. 标注数字 在这一步中,我们将使用OpenCV来标注图像中的数字。 首先,我们需要找到图像中的轮廓。我们可以使用OpenCV的findContours()函数来完成这个任务: ...
def recognize_captcha(image_path): # 打开图像文件 image = Image.open(image_path) # 使用 Tesseract 识别图像中的文本text= pytesseract.image_to_string(image, config='--psm 6')returntext image_to_string 方法将图像转换为字符串。 --psm 6 是 Tesseract 的页面分隔模式,它适用于简单的文本图像。