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...
结果展示:通过 OpenCV 在原图上绘制识别出的文字框,并标注识别的文字。 输出结果 运行上面的代码后,你会看到原图中的文字被用绿色矩形框标出,并在上方显示识别的内容。这有效地实现了图像文字的识别及其位置信息的提取。 小结 使用Tesseract OCR 结合 Python,我门能够轻松实现图像中文字的识别及其位置提取。这项技术...
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 二、安装...
tesseract-ocr默认不支持中文识别。支持中文识别.png 3、解决pytesseract 找不到路径的问题。 在自己安装的pytesseract包中,找到pytesseract.py文件 打开pytesseract.py文件,修改 tesseract_cmd 的值:tesseract.exe 的安装路径 。 为了避免其他的错误,使用双反斜杠,或者斜杠 ...
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...
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
to_text(access_token, path): request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1...
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...