open('path_to_your_image.jpg') # 使用pytesseract进行OCR识别 text = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim') # lang='chi_sim' 用于识别中文 # 输出识别出的文字 print(text) 请将'path_to_your_image.jpg'替换为你想要识别的图片的实际路径。 4. 保存识别出的文字为文本格式 如果你...
image_to_string(image) # 打印识别出的文字 print(text) 在这个例子中,我们首先导入了pytesseract和Pillow库。然后,我们使用Pillow库的Image模块打开图片文件。接下来,我们使用pytesseract库的image_to_string函数将图片转换为文本。最后,我们打印出识别出的文字。需要注意的是,Tesseract OCR引擎需要一个训练数据文件(tes...
完成以上三个步骤之后，我们需要把指定路径的图片上传到百度云，通过第 12 行的 get_file_content 函数，把图片的路径和名称作为参数传入这个函数之后，再交给 client.basicGeneral(image) 函数处理，这样就能够完成图片的上传功能了，图片的识别 和返回结果都会由 AipOcr 包自动处理以后放入 result 变量中。from aip i...
在进行OCR之前,图像的清晰度和对比度可能需要增强。我们简单地将图像转换为灰度图。 gray_image=image.convert('L')# 将图像转换为灰度图 1. 步骤5:应用OCR库进行文字识别 现在,我们可以使用pytesseract库来识别图像中的文字。 text=pytesseract.image_to_string(gray_image,lang='eng')# 识别图像中的文字print(...
from PIL import ImageTk from tkinter import * from tkinter import filedialog 将图片内容翻译为文字,显示在文本框内 def trans(): # """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = '' API_KEY = '' SECRET_KEY = '***' client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) contents.delete(...
手动输入这些数据不仅费时费力，还容易出错。这时，自动化的 Optical Character Recognition（OCR，光学字符...
如果words_result 存在,使用 words_to_object 对每个返回结果进行处理; 否则输出错误,同时关闭窗口。 # 获取图片中的文字 def get_image_to_text(access_token, path): request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/accurate_basic" ...
predictor = ocr_predictor.create_predictor() # Perform OCR on the image result = predictor(image_path) # Print the extracted text print(result) 步骤5:与你的工作流程整合 一旦你对实施感到满意,请将 Doctr 集成到你的工作流程或应用程序中,以自动执行文档处理任务并简化你的工作流程。
fromPILimportImageimportioimportpytesseractpytesseract.pytesseract.tesseract_cmd= r'安装OCR的地址\\tesseract.exe'#img 为Image图片 #lan为获取的语言 #pytesseract.get_languages(config='') 获取下载的所有语言 #这里拼接了所有语言 try: ling= pytesseract.get_languages(config='') ...
def ocr_image(image_path): try: # 打开图片 image = Image.open(image_path) # 使用Tesseract进行文本识别 text = pytesseract.image_to_string(image) # 打印识别结果 print("识别结果:") print(text) except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") ...