python识别图像并提取文字的实现方法_Python

前言

python图像识别一般基础到的就是tesseract了，在爬虫中处理验证码广泛使用。

安装

安装教程网上大都差不多，Windows下确实比较麻烦，涉及到各种路径、环境变量甚至与linux不同的路径分隔符，所以这里的安装是基于Centos7。

1. 依赖安装

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									yum install -y automake autoconf libtool gcc gcc-c++

2. 安装leptonica

Leptonica主要用于图像处理和图像分析

原则上所有的库文件都是可以直接用yum安装的，如果想要具体的某个版本，可以前往官方源下载对应版本然后按照对应方式编译

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									wget http://www.leptonica.org/source/leptonica-1.74.4.tar.gz

									tar -zxvf leptonica-1.74.4.tar.gz

									cd leptonica-1.74.4/

									./configure

									make && make install

3. 安装tesseract

其他各版本可以在这里下载并自行编译，也提供直接使用的文件。

				?

									yum install tesseract

4. 验证安装

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									tesseract --version

5. 语言包下载

前往tesseract-ocr/tessdata下载相应的语言包,然后将之移动到tessdata目录下，可以用whereis tesseract查看一下具体的目录，我的是/usr/share/tesseract/tessdata/mv *.traineddata /usr/local/share/tessdata/

6. 查看目前已下载的语言

tesseract --list-langs

使用

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									# tesseract

									Usage:

									 tesseract --help | --help-psm | --help-oem | --version

									 tesseract --list-langs [--tessdata-dir PATH]

									 tesseract --print-parameters [options...] [configfile...]

									 tesseract imagename|stdin outputbase|stdout [options...] [configfile...]

									OCR options:

									 --tessdata-dir PATH  Specify the location of tessdata path.

									 --user-words PATH   Specify the location of user words file.

									 --user-patterns PATH Specify the location of user patterns file.

									 -l LANG[+LANG]    Specify language(s) used for OCR.

									 -c VAR=VALUE     Set value for config variables.

									            Multiple -c arguments are allowed.

									 --psm NUM       Specify page segmentation mode.

									 --oem NUM       Specify OCR Engine mode.

									NOTE: These options must occur before any configfile.

语法

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									tesseract imagename outputbase [-l lang] [-psm pagesegmode] [configfile...]

imagename：图片名字
outputbase：指定输出，如果希望直接输出而不是保存到文件，那么就使用 stdout，否则这个参数将会作为保存结果的文件的前缀
-l指定语言文件，默认使用英文
tesseract --print-parameters：查看更多参数信息
使用-c指定单项参数的值或者将配置写入配置文件放在命令最后(支持多个配置文件)
psm 识别图像的方式

0：定向脚本监测（OSD）

1：使用OSD自动分页

2 ：自动分页，但是不使用OSD或OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）

3 ：全自动分页，但是没有使用OSD（默认）

4 ：假设可变大小的一个文本列。

5 ：假设垂直对齐文本的单个统一块。

6 ：假设一个统一的文本块。

7 ：将图像视为单个文本行。

8 ：将图像视为单个词。

9 ：将图像视为圆中的单个词。

10 ：将图像视为单个字符。

python中使用

Tesseract安装完成后可以很方便的被Python调用，但是需要pillow和pytesseract的支持。

python中转换

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									image_to_data(image, lang=None, config='', nice=0, output_type=Output.STRING)

image Object，由Tesseract处理的图像的PIL Image/NumPy数组
lang String，Tesseract语言代码字符串
config String，任何其他配置字符串，例如：config='--psm 6'
语言文件可以叠加，用“+”隔开
我们也可以在这里进行tessdata路径的设置，跟在config里面即可
更多配置包括config和psm都和tesseract类似

实例：

流程：打开图片，配置，转换，可以通过Image的open或者cv2的imread打开图片，之后对图片进行对比度增强，降噪等处理，效果会好一些。

				?

									from PIL import Image

									import pytesseract

									class Languages:

									  CHS = 'chi_sim'

									  ENG = 'eng'

									def img_to_str(image_path, lang=Languages.ENG):

									  return pytesseract.image_to_string(Image.open(image_path), lang)

									print(img_to_str('pic/numu.png', lang=Languages.ENG))

									print(img_to_str('pic/pro.png', lang=Languages.ENG))