text = pytesseract.image_to_string(image) print(text) 这将输出识别出的文字。请注意,由于验证码通常具有扭曲和变形的文本,因此可能需要进一步处理才能完全准确地识别出所有文字。你可以使用机器学习算法或OCR工具来提高识别的准确性。总结:通过以上步骤,你可以使用Python和Tesseract库来识别图片中的文字验证码。请注意...
这时，自动化的 Optical Character Recognition（OCR，光学字符识别）技术就能派上用场。
找一张验证码图片,如下图(命名为test.jpg),放在当前python文件同级目录下面, 使用 PIL中的Image中的open方法打开验证码图片,调用pytesseract.image_to_string方 老虎也淘气 2024/01/30 7380 [AI测试]python文字图像识别tesseract python图像识别tesseract测试模型...
img = Image.open(image_path) # 使用pytesseract进行OCR识别,同时获取文字框信息以便按行分割 hocr_text = pytesseract.image_to_data(img, output_type=pytesseract.Output.HOCR) # 解析HOCR输出,提取每一行文本及其位置信息 lines = {} line_pattern = re.compile(r'(.*?)', re.DOTALL) matches = line...
上述代码假设你有一个名为"a.png"的图像文件,它位于同级/img工作目录下。通过image_to_string()函数,将图像转换为文本,并将结果存储在text变量中。最后,可以使用print语句打印出识别的文本。 这就是使用Tesseract及pytesseract进行OCR的基本步骤。你可以根据自己的需求进一步探索和调整代码。
def ocr_image(image_path): try: # 打开图片文件 img = Image.open(image_path) # 使用Tesseract进行OCR识别 text = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim+eng') # 中英文混合识别 return text.strip() except Exception as e: return f"识别失败:{str(e)}" ...
text = pytesseract.image_to_string(Image.open(filename)) os.remove(filename) print(text) # show the output images # cv2.imshow("Image", image) cv2.imshow("Output", gray) cv2.waitKey(0) 上面的Python脚本对输入图像先进行了简单的图像处理,比如模糊和二值化。然后将处理后的图片使用tesseract进行...
import pytesseract from PIL import Image pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'E:\pycharm\tesseract\Tesseract-OCR\tesseract.exe' image = Image.open('b.png') # text = pytesseract.image_to_string(image,lang='chi_sim') # 识别中文text = pytesseract.image_to_string(image) print(text)第八步...
text = pytesseract.image_to_string(img, config=‘’) print (text) 在上面的程序中,我们试图从位于程序同一目录内的名为“1.png”的图像中读取文本。Pillow 包用于打开此图像并将其保存在变量名img下。然后我们使用pytesseract 包中的image_to_sting方法检测图像中的任何文本,并将其保存为变量 text 中的字符...
问使用Tesseract实现图像到文本的转换EN我有Mac，但您可以将此代码调整为文件窗口的路径目录。