python辨識圖片中文字的方法
Tesseract
文字辨識是ORC的一部分內容,ORC的意思是光學字元識別,通俗講就是文字辨識。 Tesseract是一個用於文字辨識的工具,我們結合Python使用可以很快的實作文字辨識。但是在此之前我們需要完成一個繁瑣的工作。
(1)Tesseract的安裝與設定
在 https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/下載Tesseract
#有很多版本供大家選擇,大家可以依照自己的需求選擇。其中w32表示32位元系統,w64表示64位元系統,大家選擇適合的版本即可,可能下載速度比較慢。
安裝時我們需要知道我們安裝的位置,將安裝目錄配置到系統path變數當中,我們路徑是D:\CodeField\Tesseract-OCR。
我們右鍵點選我的電腦/此電腦->屬性->進階系統設定->環境變數->Path->編輯->新建然後將我們的路徑複製進去即可。新增好系統變數後我們還需要依序點確定,這樣才算配置好了。
(2)下載語言包
Tesseract預設是不支援中文的,如果想要識別中文或其它語言需要下載對應的語言包,下載地址如下: https://tesseract -ocr.github.io/tessdoc/Data-Files ,進入網站後我們往下翻:
其中有兩個中文語言包,一個Chinese-Simplified和Chinese -Traditional,它們分別是簡體中文和繁體中文,我們選擇需要的下載即可。下載完成後我們需要放到Tesseract的路徑下的tessdata目錄下,我們路徑是D:\CodeField\Tesseract-OCR\tessdata。
(3)其它模組下載
除了上面的步驟,我們還需要下載兩個模組:
pip install pytesseract pip install pillow
第一個是用於文字辨識的,第二個是用於圖片讀取的。接下來我們就可以進行文字辨識了。
文字識別
(1)單張圖片識別
#接下來的操作就要簡單的多,以下是我們要識別的圖片:
接下來就是我們文字辨識的程式碼:
import pytesseract from PIL import Image # 读取图片 im = Image.open('sentence.jpg') # 识别文字 string = pytesseract.image_to_string(im) print(string)
識別結果如下:
Do not go gentle into that good night!
因為預設是支援英文的,所以我們可以直接識別,但是當我們要識別中文或其它語言時就需要做些修改:
import pytesseract from PIL import Image # 读取图片 im = Image.open('sentence.png') # 识别文字,并指定语言 string = pytesseract.image_to_string(im,) print(string)
在識別時,我們設定lang='chi_sim',也就是把語言設定為簡體中文,只有當你的tessdata目錄下有簡體中文包該設定才會生效。以下是我們用來辨識的圖片:
#辨識結果如下:
不要溫順的走進那個良夜
圖片內容被準確辨識出來了。有一點我們需要知道,在我們將語言設定為簡體中文或其它語言後,Tesseract還是可以辨識出英文字元。
(2)批量圖片識別
既然我們把單張圖片識別列出來了,就肯定還有批量圖片識別這個功能,這就需要我們準備一個txt檔案了,比如我有text.txt文件,內容如下:
sentencepython辨識圖片中文字的方法 sentencepython辨識圖片中文字的方法
我們將程式碼修改為如下:
import pytesseract # 识别文字 string = pytesseract.image_to_string('text.txt',) print(string)
但是這樣自己寫一個txt文件難免有些麻煩,因此我們又可以進行如下修改:
import os import pytesseract # 文字图片的路径 path = 'text_img/' # 获取图片路径列表 imgs = [path + i for i in os.listdir(path)] # 打开文件 f = open('text.txt', 'w+', encoding='utf-8') # 将各个图片的路径写入text.txt文件当中 for img in imgs: f.write(img + '\n') # 关闭文件 f.close() # 文字识别 string = pytesseract.image_to_string('text.txt',) print(string)
這樣我們只需要傳入一個文字圖片的根目錄就可以批次進行識別了。在測試過程中發現,Tesseract對手寫體、行楷等飄逸的字體辨識不準確,對一些複雜的字辨識也有待提升。
但是宋體、印刷體等筆畫嚴謹的字體辨識準確率很高。另外如果圖片的傾斜大於一定的角度,辨識結果也會有很大差異。
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