python3使用Pillow、tesseract-ocr与pytesseract模块的图片识别的方法

脚本专栏 2024/11/25 佚名

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1.安装Pillow

pip install Pillow

2.安装tesseract-ocr

github地址: https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

或本地下载地址：https://www.jb51.net/softs/538925.html

windows:

The latest installer can be downloaded here: tesseract-ocr-setup-3.05.01.exe and tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe (experimental).

ubuntu:

sudo apt-get install tesseract-ocr
traineddata文件路径: /usr/share/tesseract-ocr/tessdata/

3.安装pytesseract

pip install pytesseract

如不能使用pip直接安装可取搜索模块文件直接安装

遇到问题及解决：

1.FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件

解决办法：

方法1[推荐]: 将tesseract.exe添加到环境变量PATH中，

例如: D:\Tesseract-OCR,默认路径为C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR

注意: 为了使环境变量生效，需要关闭cmd窗口或是关闭pycharm等ide重新启动

方法2: 修改pytesseract.py文件，指定tesseract.exe安装路径

# CHANGE THIS IF TESSERACT IS NOT IN YOUR PATH, OR IS NAMED DIFFERENTLY
tesseract_cmd = 'C:\\Program Files (x86)\\Tesseract-OCR\\tesseract.exe‘

方法3: 在实际运行代码中指定

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'D:\\Tesseract-OCR\\tesseract.exe'

2.pytesseract.pytesseract.TesseractError: (1, 'Error opening data file \\Tesseract-OCR\\tessdata/eng.traineddata')

解决方法:

方法1[推荐]:

将tessdata目录的上级目录所在路径(默认为tesseract-ocr安装目录)添加至TESSDATA_PREFIX环境变量中

例如: C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR

Please make sure the TESSDATA_PREFIX environment variable is set to the parent directory of your "tessdata" directory.

方法2: 在.py文件配置中指定tessdata-dir

tessdata_dir_config = '--tessdata-dir "D:\\Tesseract-OCR\\tessdata"'
# tessdata_dir_config = '--tessdata-dir "'C:\\Program Files (x86)\\Tesseract-OCR\\tessdata"'
pytesseract.image_to_string(image, config=tessdata_dir_config)

trainedata下载地址: the latest from github.com

示例：

# -*-coding:utf-8-*- 
from PIL import Image 
import sys 
import os 
import pytesseract
from selenium import webdriver 
sys.path.append('C:\Python27\Lib\site-packages\pytesser') 
import pytesser 
url='http://192.168.24.189/system/code"code.jpg"  
driver.find_element_by_id("codeImg").click() 
driver.save_screenshot(name) #截取当前网页，该网页有我们需要的验证码 
aa=Image.open(name) #打开截图 
frame4=aa.crop(rangle) #使用Image的crop函数，从截图中再次截取我们需要的区域 
frame4.save(name) 
im = Image.open(name)
#转化到灰度图
imgry = im.convert('L')
#保存图像
imgry.save('g'+name)
#二值化，采用阈值分割法，threshold为分割点
threshold = 140
table = []
for j in range(256):
  if j < threshold:
    table.append(0)
  else:
    table.append(1)
out = imgry.point(table, '1')
out.save('b'+name)
#识别
text = pytesseract.image_to_string(out)
#识别对吗
text = text.strip()
text = text.upper();
print (text)
text = pytesseract.image_to_string(Image.open('code.png'), lang="eng")
print(text)

以上就是python3使用Pillow、tesseract-ocr与pytesseract模块的图片识别的方法的详细内容，更多关于python3 图片识别的资料请关注其它相关文章！

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