摘要：

近几天在做一个东西，其中需要对图像中的文字进行识别，看了前辈们的文章，找到两个较简单的方法：使用python的pytesseract库和调用百度AI平台接口。写下这篇文章做一个比较简短的记录和学习，后期如果有新内容再行补充。

1、使用python的pytesseract库

主要是安装库，比较简单，直接使用 pip install 安装即可；另外，如果进行中文识别，需要下载语言包，并配置好相应环境，具体操作可以进行百度，教程有不少。因为这个识别方法比较简单(但效果并不是很理想)，下面直接贴出测试代码：

import pytesseract

from PIL import Image

img = Image.open('./testImages/test01.jpg')

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe'

s = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim') #不加lang参数的话，默认进行英文识别

print(s)

2、调用百度AI平台接口(有调用次数限制，通用50000次/天，学习完全够用)

这个类似于调用接口实现词法分析等操作，首先通过注册获得APP_ID、API_KEY、SECRET_KEY，然后调用接口实现OCR。由于是在线API，如果图片体积比较大，涉及到上传数据、分析数据、返回数据等一系列操作，需要一定的时间。此外，因为返回的是 dict 类型数据，所以需要对结果进行处理(这套算法是按行识别文字的，准确率较高，基本可以直接将结果进行提取和拼接)。实现起来比较简单，下面直接贴出代码：

from aip import AipOcr

APP_ID = '00000000'

API_KEY = '00000000000000000000'

SECRET_KEY = '00000000000000000000'

client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

def get_file_content(filePath):

with open(filePath, 'rb') as fp:

return fp.read()

def image2text(fileName):

image = get_file_content(fileName)

dic_result = client.basicGeneral(image)

res = dic_result['words_result']

result = ''

for m in res:

result = result + str(m['words'])

return result

getresult = image2text('./test01.jpg')

print(getresult)

小结：

主要是初次接触OCR这个领域所做的一些笔记，后续再深入进行学习。

python实现的ocr接口

import pytesseract

import requests

from PIL import Image

from PIL import ImageFilter

from StringIO import StringIO

from werkzeug.utils import secure_filename

from gevent import monkey

from gevent.pywsgi import WSGIServer

monkey.patch_all()

from flask import Flask,render_template,jsonify,request,send_from_directory

import time

import os

import base64

import random

app = Flask(__name__)

UPLOAD_FOLDER='upload'

app.config['UPLOAD_FOLDER'] = UPLOAD_FOLDER

basedir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))

ALLOWED_EXTENSIONS = set(['png','jpg','JPG','PNG'])

def allowed_file(filename):

return '.' in filename and filename.rsplit('.',1)[1] in ALLOWED_EXTENSIONS

@app.route('/',methods=['GET'],strict_slashes=False)

def indexpage():

return render_template('index.html')

@app.route('/',methods=['POST'],strict_slashes=False)

def api_upload():

log = open("error.log","w+")

file_dir = os.path.join(basedir, app.config['UPLOAD_FOLDER'])

if not os.path.exists(file_dir):

os.makedirs(file_dir)

print request.headers

print >> log, request.headers

f = request.files['file']

postLang = request.form.get("lang", type=str)

log.close()

if f and allowed_file(f.filename):

fname = secure_filename(f.filename)

ext = fname.rsplit('.',1)[1]

unix_time = int(time.time())

new_filename = str( random.randrange(0, 10001, 2))+str(unix_time)+'.'+ext

f.save(os.path.join(file_dir,new_filename))

if cmp(postLang, "chi_sim"):

strboxs = pytesseract.image_to_boxes(Image.open("/var/OCRhtml/upload/" + new_filename), lang="chi_sim")

strdata = pytesseract.image_to_string(Image.open("/var/OCRhtml/upload/" + new_filename), lang="chi_sim")

print "Chinese"

else:

strboxs = pytesseract.image_to_boxes(Image.open("/var/OCRhtml/upload/"+new_filename))

strdata = pytesseract.image_to_string(Image.open("/var/OCRhtml/upload/"+new_filename))

return jsonify({"errno":0, "msg":"succeed ","data":strdata,"info":strboxs})

else:

return jsonify({"errno":1001, "errmsg":u"failed"})

if __name__ == '__main__':

http_server = WSGIServer(('', 80), app)

http_server.serve_forever()

到此这篇关于基于Python的OCR实现示例的文章就介绍到这了,更多相关Python OCR 内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！