注意:pytesseract库依赖于Tesseract-OCR引擎,因此您还需要确保已经安装了Tesseract-OCR,并将其可执行文件路径添加到系统的环境变量中,或者通过pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd指定其路径。 2. 使用Pillow库加载图片 接下来,使用Pillow库(PIL的更新版)来加载您想要提取文字的图片。 3. 调用pytesseract.image_to_strin...
然后在命令行运行tesseract -v,如果和下图一样,说明你已经安装成功了, 二、使用步骤 1.引入库 from PIL import Image import pytesseract 2.提取图片文字 将读取图片的一行代码封装为一个函数, def read_image(name): print(pytesseract.image_to_string(Image.open(name), lang='chi_sim')) 在main函数中直接...
fromPILimportImageimportpytesseract# 指定Tesseract-OCR的路径pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd=r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'# 打开图像文件image=Image.open('example_image.png')# 使用image_to_string功能提取文本text=pytesseract.image_to_string(image,lang='chi_sim')# 指定语言为简体...
importpytesseractfromPILimportImage# 加载名片图像card_path='path/to/your/business_card.jpg'card_image=Image.open(card_path)# 使用Tesseract进行图像文本识别text=pytesseract.image_to_string(card_image,lang='eng')# 提取姓名name=''name_lines=text.split('\n')forlineinname_lines:# 姓名通常位于名片的...
image_to_data(image, lang=None, config='', nice=0, output_type=Output.STRING) image object 图像对象 lang String,Tesseract 语言代码字符串 config String 任何其他配置为字符串,例如:config='--psm 6' nice Integer 修改Tesseract运行的处理器优先级。Windows不支持。尼斯调整了类似unix的流程的优点。
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。 自动测试:在软件测试中自动识别界面上的文本。 总结
① python中安装包pillow、pillow-pil、pytesseract; ② 下载tesseract,选择最新版本,下载后安装 ③ 设置环境变量 ④ 重新打开python,运行代码 附代码: from PIL import Imageimport pytesseractimage = Image.open('纳兰词.png')text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')print(text)发布...
cmd 打开输入: tesseract -v python中安装: pip install pytesseract #如无法安装需要开启魔法 简单的识别图片中的文字 import pytesseract from PIL import Image pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'E:\installDir\tesseract-ocr\tesseract.exe' # text=pytesseract.image_to_string(Image.open('img\img_1....
from PIL import Image# 定义图片地址变量image_path = '/Users/guanfawang/Downloads/Untitled-31.png'# 打开图片文件image_open = Image.open(image_path)# 使用 PyTesseract 进行 OCR 文字识别image_text = pytesseract.image_to_string(Image.open(image_path), lang='chi_sim')# 打印结果print(image_text...
text = pytesseract.image_to_string(gray) print(text) ``` 本文介绍了几种利用Python进行图像文字识别的工具包,包括Tesseract、EasyOCR以及OpenCV结合Tesseract的方法。这些工具包各有特点,可以根据具体需求选择合适的工具。通过本文的介绍,我们可以快速了解并应用这些工具包,实现图像文字识别任务。