Python程式碼實現圖片文字的識別
本篇文章給大家分享的是Python代碼實現圖片文字識別,內容挺不錯的,希望可以幫助到有需要的朋友
我們以識別詩詞為例
下面是我們要辨識的圖片
先看下效果圖
我們執行程式碼後辨識的結果,有幾個字沒有正確識別,但是大多數字都能識別出來。
风急天高猿啸哀 渚芸胄芳少白鸟飞凤 无边落木萧萧下, 不尽长量工盲衮宕衮来 万里悲秋常1乍窨, 百年多病独登氤 艰难苦恨擎霜量 漂倒新停澍酉帆
一行程式碼就能辨識圖片,我們背後要做些準備工作的
這裡我們需要用到兩個函式庫:pytesseract和PIL
同時我們還需要安裝辨識引擎tesseract-ocr
#下面就來講這幾個函式庫的安裝,因為只有這幾個函式庫安裝好以後Python才能實作一行程式碼實作圖片文字辨識
一,pytesseract與PIL的安裝
安裝這兩個套件可以藉助pip
- 1,指令列安裝
pip install PIL
pip install pytesseract
- 2,如果你用的pycharm編輯器,就可以直接使用pycharm實現快速安裝。
在pycharm的Settings設定頁按照下面步驟操作
這樣就能成功安裝pytesseract,安裝PIL只需要在上面第三步驟裡搜尋PIL並點擊安裝即可
這時我們安轉好了函式庫,運行下面程式碼
from PIL import Image import pytesseract text=pytesseract.image_to_string(Image.open('denggao.jpeg'),lang='chi_sim') print(text)
會報下面錯誤,錯誤原因是:沒有安裝識別引擎tesseract-ocr
二,安裝識別引擎tesseract-ocr
#1.下載下面的安裝包,然後直接點擊安裝即可
tesseract-ocr安裝包和中文語言包
解壓縮安裝tesseract-ocr後做如下操作,就可以支援中文辨識了。因為tesseract-ocr預設不支援中文辨識。
2,安裝完成tesseract-ocr後,我們還需要做一下設定
在C:\Users\huxiu\AppData\Local\Programs\ Python\Python35\Lib\site-packages\pytesseract找到pytesseract.py開啟後做如下操作
# CHANGE THIS IF TESSERACT IS NOT IN YOUR PATH, OR IS NAMED DIFFERENTLY #tesseract_cmd = 'tesseract' tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe'
也可以透過pycharm快速開啟pytesseract.py
#至此我們所有的設定就完成了,運行下面程式碼就可以把杜甫的登高這首圖片詩解析成文字了
以上是Python程式碼實現圖片文字的識別的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

HadiDB:輕量級、高水平可擴展的Python數據庫HadiDB(hadidb)是一個用Python編寫的輕量級數據庫,具備高度水平的可擴展性。安裝HadiDB使用pip安裝:pipinstallhadidb用戶管理創建用戶:createuser()方法創建一個新用戶。 authentication()方法驗證用戶身份。 fromhadidb.operationimportuseruser_obj=user("admin","admin")user_obj.

2小時內可以學會Python的基本編程概念和技能。 1.學習變量和數據類型,2.掌握控制流(條件語句和循環),3.理解函數的定義和使用,4.通過簡單示例和代碼片段快速上手Python編程。

直接通過 Navicat 查看 MongoDB 密碼是不可能的,因為它以哈希值形式存儲。取回丟失密碼的方法:1. 重置密碼;2. 檢查配置文件(可能包含哈希值);3. 檢查代碼(可能硬編碼密碼)。

Python在web開發、數據科學、機器學習、自動化和腳本編寫等領域有廣泛應用。 1)在web開發中,Django和Flask框架簡化了開發過程。 2)數據科學和機器學習領域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow庫提供了強大支持。 3)自動化和腳本編寫方面,Python適用於自動化測試和系統管理等任務。

MySQL數據庫性能優化指南在資源密集型應用中,MySQL數據庫扮演著至關重要的角色,負責管理海量事務。然而,隨著應用規模的擴大,數據庫性能瓶頸往往成為製約因素。本文將探討一系列行之有效的MySQL性能優化策略,確保您的應用在高負載下依然保持高效響應。我們將結合實際案例,深入講解索引、查詢優化、數據庫設計以及緩存等關鍵技術。 1.數據庫架構設計優化合理的數據庫架構是MySQL性能優化的基石。以下是一些核心原則:選擇合適的數據類型選擇最小的、符合需求的數據類型,既能節省存儲空間,又能提升數據處理速度

作為數據專業人員,您需要處理來自各種來源的大量數據。這可能會給數據管理和分析帶來挑戰。幸運的是,兩項 AWS 服務可以提供幫助:AWS Glue 和 Amazon Athena。

啟動 Redis 服務器的步驟包括:根據操作系統安裝 Redis。通過 redis-server(Linux/macOS)或 redis-server.exe(Windows)啟動 Redis 服務。使用 redis-cli ping(Linux/macOS)或 redis-cli.exe ping(Windows)命令檢查服務狀態。使用 Redis 客戶端,如 redis-cli、Python 或 Node.js,訪問服務器。

要從 Redis 讀取隊列,需要獲取隊列名稱、使用 LPOP 命令讀取元素,並處理空隊列。具體步驟如下:獲取隊列名稱:以 "queue:" 前綴命名,如 "queue:my-queue"。使用 LPOP 命令:從隊列頭部彈出元素並返回其值,如 LPOP queue:my-queue。處理空隊列:如果隊列為空,LPOP 返回 nil,可先檢查隊列是否存在再讀取元素。
