python识别文字(基于tesseract)代码实例

介绍

在本文中，我们将讲解如何在Python中使用Tesseract OCR库来识别图片文字。Tesseract是一个基于Google开发的开源OCR引擎，它能够识别多种语言的文字，包括中文、英文等等。

环境要求

在开始之前，我们需要准备以下环境：

• Python 3.x
• Tesseract OCR
• pytesseract库

安装Tesseract OCR

在开始使用Tesseract OCR之前，我们需要先安装它。Tesseract OCR可以在各大操作系统上安装，包括Windows、macOS和Linux。

Windows系统

在Windows上安装Tesseract OCR，我们需要做以下几个步骤：

1. 下载二进制安装包

我们可以从Tesseract的官网下载Windows上的二进制安装包。下载地址如下：https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki

1. 安装

下载完成后，我们双击.exe文件来安装Tesseract OCR。

1. 配置环境变量

安装完成后，我们需要将Tesseract所在目录添加到环境变量中。假设我们的Tesseract安装在C盘的"Tesseract-OCR"文件夹中，我们需要将 "C:\Tesseract-OCR" 添加到系统环境变量中的Path中。

Linux系统

在Linux上安装Tesseract OCR，我们可以使用以下命令：

Ubuntu/Debian：

sudo apt-get install tesseract-ocr

CentOS/RHEL：

sudo yum install tesseract

macOS系统

在macOS上安装Tesseract OCR，我们可以使用Homebrew：

brew install tesseract

安装pytesseract库

安装完成Tesseract OCR后，我们需要安装pytesseract库。我们可以使用pip命令来安装：

pip install pytesseract

代码实例

接下来，我们来看一个使用Tesseract识别图片文字的简单例子：

import pytesseract
from PIL import Image

# 打开图片
image = Image.open('test.png')

# 识别图片中的文字
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')

# 打印识别结果
print(text)

以上代码通过pytesseract库读取图片文件test.png，并使用Tesseract OCR引擎识别其中的文字，并将结果输出到控制台。

我们也可以使用Tesseract OCR引擎识别其他格式的图片，例如PDF文件：

import pytesseract
from pdf2image import convert_from_path

# 读取PDF并转换图片
images = convert_from_path('test.pdf')

# 遍历每一页
for i, image in enumerate(images):
    # 识别图片中的文字
    text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')

    # 打印识别结果
    print(f'Page {i+1}: {text}')

以上代码通过pdf2image库将PDF文件test.pdf转换为图片，并遍历每一页，使用Tesseract OCR引擎识别其中的文字，并将结果输出到控制台。

总结

以上就是使用Python和Tesseract OCR引擎识别图片文字的攻略。我们安装了Tesseract OCR和pytesseract库，并通过两个代码示例演示了如何识别图片文字。