我们首先需要读取图片,并使用pytesseract.image_to_string方法来进行OCR识别。 # 读取图片image=Image.open('example.png')# 进行OCR识别text=pytesseract.image_to_string(image,lang='chi_sim')print(text) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 步骤4:定位文本位置 如果需要定位文本位置,可以使用pytesseract.image_to_boxes...
步骤4:文字识别 现在,我们可以使用Pytesseract库来进行文字识别。下面是文字识别的代码: importpytesseract# 设置tesseract的安装路径(如果未添加到环境变量中)pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd='C:/Program Files/Tesseract-OCR/tesseract.exe'# 进行文字识别text=pytesseract.image_to_string(binary_image,lang='eng'...
result = ocr.ocr(image_path, cls=True) # 打印识别结果 for line in result: print(line) result是一个列表,每个元素都是一个包含文本位置和识别结果的元组。 3. 可视化识别结果 为了更直观地查看识别效果,你可以使用draw_ocr函数将识别结果绘制在原始图像上。 from PIL import Image image = Image.open(im...
需要注意的是,使用pytesseract进行文本识别前,需要确保已经正确安装了Tesseract OCR引擎,并将其配置为系统环境变量之一。这样pytesseract才能找到并使用Tesseract引擎进行识别。 3、python-tesseract python-tesseract是一个Python库,它提供了对Tesseract OCR引擎的封装。Tesseract是一个开源的OCR引擎,由Google开发。python-tessera...
一、下载最新的识别库 二、安装下载的识别库 三、配置ocr环境变量 (1) 检查环境变量是否配置成功 (2)安装python依赖 (3)编辑pytesseract.py文件 (4)如果中文识别库下载失败 四、编写python代码 五、程序识别结果 一、下载最新的识别库 下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_19309473/85576080 ...
可以看到识别的情况不如刚才规范字体的好,但是也能识别图片中的大部分字母。 最后是识别简体中文,需要事先安装简体中文语言包,下载地址为:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/find/master/chi_sim.traineddata,再讲chi_sim.traineddata放在C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata目录下。我们以图片ti...
对比传统 OCR 只具有图片文本识别之外,EasyOCR还具有文本检测功能(图片中识别到的文本框,在图片中的定位以左上、右上、右下、左下坐标顺序依次返回),效果如下图: 上图中 EasyOCR 最终输出的是右图的文本信息,左图中的红色线框是后面经处理加上去的
您可以使用Python的HTML解析库(如BeautifulSoup)来解析这些位置信息。 结论 通过结合OpenCV的图像预处理能力和Tesseract OCR的文字识别能力,我们可以有效地从图像中检测和识别文字位置。这种方法广泛应用于文档扫描、车牌识别、街景文字识别等多种场景。在实际应用中,可能还需要根据具体需求调整图像预处理步骤和Tesseract的配置...
今天给大家介绍一个超级简单且强大的OCR文本识别工具:easyocr. 这个模块支持70多种语言的即用型OCR,包括中文,日文,韩文和泰文等。 下面是这个模块的实战教程。 1.准备 pip install easyocr 它会安装除了模型文件之外的所有依赖,模型文件则会在运行代码的时候下载。
本项目基于Tensorflow、keras/pytorch实现对自然场景的文字检测及OCR中文文字识别。2 实现效果 公式检测纯文字识别 3 文本区域检测网络-CTPN 对于复杂场景的文字识别，首先要定位文字的位置，即文字检测。简介CTPN是在ECCV 2016提出的一种文字检测算法。CTPN结合CNN与LSTM深度网络，能有效的检测出复杂场景的横向分布的文字...