pip install pytesseract Pillow opencv-python numpy 2. 编写 Python 代码 python import pytesseract from PIL import Image import cv2 import numpy as np 设置Tesseract 路径(如果在 Windows 上安装) pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' def preprocess_image...
首先,确保你已经安装了 Python。如果你还没有安装,可以从 Python 官网 下载并安装。 接下来,我们需要安装一些必要的 Python 库: pytesseract:这是 Tesseract OCR 引擎的 Python 接口。 Pillow:这是 Python 的图像处理库,用于加载和保存图像。 opencv-python:这是用于图像处理的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理功能。
3.语言包安装 上一章提到会遇到常见的错误就是语言包安装失败,这里提供一个额外的语言包下载地址,下载好后放到指定文件夹即可。 语言包下载地址:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/releases/tag/4.00 这里虽然是tesseract 4.0版本的语言包,但是根据GitHub的官方说明,一样完全适用于tesseract 5.0版本,不必担心。
点击“新建”,然后输入Tesseract的安装路径,通常是C:\Program Files\Tesseract-OCR。 验证安装: 打开命令提示符或PowerShell,输入tesseract --version,如果安装成功,它会显示Tesseract的版本信息。 代码示例 使用Python语言,结合Pillow库和pytesseract库,识别图片mdf.png中的所有文本,并将每行文本存储在一个字典(Map)中,...
在Python中使用Tesseract识别图形验证码: import pytesseract from PIL import Image # 是python图像处理库 # 指定tesseract的驱动 pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'D:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' # 指定tesseract的训练数据的路径
语言训练的数据包称为“tesseract-ocr-langcode”和“tesseract-ocr-script-scriptcode”,其中langcode是三个字母的语言代码,scriptcode是四个字母的脚本代码。 例如:tesseract-ocr-eng(英语),tesseract-ocr-ara(阿拉伯语),tesseract-ocr-chi-sim(简体中文),tesseract-ocr-script-latn(拉丁字母),tesseract-ocr-script...
为了应对这一挑战,我们不仅可以借助Python和Tesseract OCR工具,还可以结合百度智能云文心快码(Comate)来提升验证码识别的效率和准确性。文心快码(Comate)是百度智能云提供的一款强大的文本识别服务,能够高效处理各类文本识别任务,包括验证码识别。详细了解文心快码,请访问:https://comate.baidu.com/zh。 图形验证码作为一...
Tesseract是一个开源文本识别 (OCR) 引擎（注意：这里是引擎，而不是Python库），可在 Apache 2.0 许可下使用。主要版本5是当前的稳定版本，并于2021年11月30日从5.0.0版本开始。Tesseract可以直接通过命令行使用，或者（对于程序员）通过使用API（提供的调用接口，如：C、Python等）从图像中提取打印文本。它支持...
Python文字识别之tesseract-ocr和EasyOCR 本文主要是将手机拍摄的图片文字通过Python OCR转换成Word文件,并尝试通过tesseract-ocr和EasyOCR两种方式进行图片文字识别,展示两种方式的文字识别效果,为小伙伴在选择tesseract-ocr或EasyOCR识别图片文字时提供参考。本人所使用的环境windows,所以本文涉及到的安装、编程都是在Windows下...
Tesseract OCR and Python results 现在可以应用 Python 和 Tesseract 对一些输入图像执行光学字符识别了。 我们会分别对三张图片执行如下三步: 首先,使用Tesseract命令行对原始图像进行识别。 然后,通过ocr.py(在传入Tesseract之前进行了预处理)对每个图像进行识别。