使用OpenCV和Python的Pytesseract OCR:编程教程

用Tesseract、OpenCV和Python探索光学字符识别(OCR)的神奇世界这份深入的指南将带你了解最受欢迎的OCR引擎Tesseract背后的技术,以及如何用Pytesseract和OpenCV实现它。了解OCR的不同子过程。

  • 包括预处理
  • 文本本地化
  • 角色分割
  • 字符识别
  • 后期处理

如何用Pytesseract将图像转换为文本

要使用pytesseract将图像转换为文本,你需要安装pytesseract库,并在你的计算机上安装Tesseract OCR。以下是具体步骤。

  1. 用 "pip install pytesseract "命令安装pytesseract库。

  2. 将pytesseract库导入你的Python脚本中。"导入pytesseract"

  3. 用OpenCV加载图像:"img = cv2.imread("image.png")"。

  4. 使用函数 pytesseract.image_to_string() 将图像转换成文本:"text = pytesseract.image_to_string(img)"。

  5. 现在,提取的文本被存储在变量 "text "中,可以进一步处理。

下面是一个使用pytesseract将图像转换为文本的例子。

导入 cv2
导入 pytesseract
# 加载图像
img = cv2.imread("example_image.jpg")
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 应用阈值将图像转换为二进制图像
threshold_img = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]
# 通过 pytesseract 传递图像
text = pytesseract.image_to_string(threshold_img)
# 打印提取的文本
print(text)

在这个例子中,图像首先是用 视觉识别系统(OpenCV)-函数imread被加载。然后用函数cvtColor将图像转换为灰度。这一步很重要,因为OCR对灰度图像的效果更好。接下来,对灰度图像应用一个阈值,将其转换为二进制图像。最后,二进制图像由以下的image_to_string函数转换 宇宙飞船 它将提取的文本作为一个字符串返回。

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