python获取图片上的文字（python读取图片中的文字）

今天给各位分享python获取图片上的文字的知识，其中也会对python读取图片中的文字进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、(源码分享)利用Python识别提取图像文字（中文英文都可以）
• 2、Python使用easyocr模块完成图片文字识别
• 3、python2.7 ocr 文本识别 应该怎么弄
• 4、Python：截取图片后识别文字输出至剪切板

(源码分享)利用Python识别提取图像文字（中文英文都可以）

你想了解怎么利用程序自动识别网站验证码吗？识别提取图像文字（中文英文都可以）

分享一点简单有用的小项目：python

源码分享如下：

看视频教程链接：（点击识别图像文字视频教程链接）

一、首先需要安装 Tesseract模块及 语言包

Tesseract OCR光学字符识别

Windows系统：

安装网站 （放在不需要权限的纯英文路径下）：

：

可以下载一些语言包：

安装完成后，如果想要在命令行中使用Tesseract，那么应该设置环境变量。

还有一个环境变量需要设置的是，要把训练的数据文件路径也放到环境变量中。

在环境变量中，添加一个TESSDATA_PREFIX=C:path_to_tesseractdata eseractdata。

在Python代码中操作tesseract。需要安装一个库，叫做pytesseract。通过pip的方式即可安装：

pip install pytesseract

并且，需要读取图片，需要借助一个第三方库叫做PIL。通过pip list看下是否安装。如果没有安装，通过pip的方式安装：

pip install PIL

使用pytesseract将图片上的文字转换为文本文字的示例代码如下：

Python使用easyocr模块完成图片文字识别

    EasyOCR实际上是一个python包，它将pytorch作为后端处理程序。EasyOCR像任何其他OCR（谷歌的tesseract或任何其他OCR）一样从图像中检测文本，但在我使用它的参考资料中，我发现它是从图像中检测文本的最直接的方法，而且高端深度学习库（pytorch）在后端支持它，这使它的准确性更可靠。EasyOCR支持42多种语言用于检测目的。

    可以在 easyocr · PyPI  上查看easyocr模块说明信息以及用法。

    easyocr.Reader设置语言列表，可以同时通过多种语言，但并非所有语言都可以一起使用，英语与每种语言兼容。将模型加载到内存中需要一些时间，但它只需要运行一次。

    比如下面的设置语言，可根据图片中的文字类别来选择。

reader_ch_tra = easyocr.Reader(['ch_tra', 'en'])，指定繁体中文和英语

reader_ch_sim = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'])，指定简体中文和英语

reader_ch_en = easyocr.Reader(['en'])，指定英语

1、标牌文字识别

    可以指定detail = 0来简单的输出。

    可以在命令行中调用easyocr工具来实现命令行解析。

2 、车牌识别

3 、验证码识别

4、长篇文字

python2.7 ocr 文本识别 应该怎么弄

Python图片文本识别使用的工具是PIL和pytesser。因为他们使用到很多的python库文件，为了避免一个个工具的安装，建议使用pythonxy

pytesser是OCR开源项目的一个模块，在Python中导入这个模块即可将图片中的文字转换成文本。pytesser调用了tesseract。当在Python中调用pytesser模块时，pytesser又用tesseract识别图片中的文字。pytesser的使用步骤如下：

首先，安装Python2.7版本，这个版本比较稳定，建议使用这个版本。

其次，安装pythoncv。

然后，安装PIL工具，pytesser的使用需要PIL库的支持。

接着下载pytesser

最后，将pytesser解压，这个是免安装的，可以将解压后的文件cut到Python安装目录的Lib\site-packages下直接使用，比如我的安装目录是：C:\Python27\Lib\site-packages，同时把这个目录添加到环境变量之中。

完成以上步骤之后，就可以编写图片文本识别的Python脚本了。参考脚本如下：

from pytesser import *

import ImageEnhance

image = Image.open('D:\\workspace\\python\\5.png')

#使用ImageEnhance可以增强图片的识别率

enhancer = ImageEnhance.Contrast(image)

image_enhancer = enhancer.enhance(4)

print image_to_string(image_enhancer)

tesseract是谷歌的一个对图片进行识别的开源框架，免费使用，现在已经支持中文，而且识别率非常高，这里简要来个helloworld级别的认识

下载之后进行安装，不再演示。

在tesseract目录下，有个tesseract.exe文件，主要调用这个执行文件，用cmd运行到这个目录下，在这个目录下同时放置一张需要识别的图片，这里是123.jpg

然后运行:tesseract 123.jpg result

会把123.jpg自动识别并转换为txt文件到result.txt

但是此时中文识别不好

然后找到tessdata目录，把eng.traineddata替换为chi_sim.traineddata,并且把chi_sim.traineddata重命名为eng.traineddata

ok,现在中文识别基本达到90%以上了

Python：截取图片后识别文字输出至剪切板

  偶尔截取了一张图片，需要拷贝其中的文字（如下图），用键盘打字嫌麻烦，又容易出错。现希望对截图进行文字识别，并将结果保存至剪切板，方便直接粘贴。

1、 安装keyboard、Pillow、baidu-aip和pyperclip四个第三方库。

2、 打开 百度API网络图片文字识别 ，点击 “立即使用” 。登录百度账号，点击 “创建应用” 。记录APP_ID，API_KEY和SECRET_KEY这3个关键信息。详细创建和调用过程可以参考 python怎么使用百度文字识别功能 和 百度API接口说明 。

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