前言

python图像识别一般基础到的就是tesseract了，在爬虫中处理验证码广泛使用。

安装

安装教程网上大都差不多，Windows下确实比较麻烦，涉及到各种路径、环境变量甚至与linux不同的路径分隔符，所以这里的安装是基于Centos7。

1. 依赖安装

yum install -y automake autoconf libtool gcc gcc-c++

2. 安装leptonica

Leptonica主要用于图像处理和图像分析

原则上所有的库文件都是可以直接用yum安装的，如果想要具体的某个版本，可以前往官方源下载对应版本然后按照对应方式编译

wget http://www.leptonica.org/source/leptonica-1.74.4.tar.gztar -zxvf leptonica-1.74.4.tar.gzcd leptonica-1.74.4/./configuremake && make install

3. 安装tesseract

其他各版本可以在这里下载并自行编译，也提供直接使用的文件。

yum install tesseract

4. 验证安装

tesseract --version

5. 语言包下载

前往tesseract-ocr/tessdata下载相应的语言包,然后将之移动到tessdata目录下，可以用whereis tesseract查看一下具体的目录，我的是/usr/share/tesseract/tessdata/mv *.traineddata /usr/local/share/tessdata/

6. 查看目前已下载的语言

tesseract --list-langs

使用

# tesseractUsage: tesseract --help | --help-psm | --help-oem | --version tesseract --list-langs [--tessdata-dir PATH] tesseract --print-parameters [options...] [configfile...] tesseract imagename|stdin outputbase|stdout [options...] [configfile...]OCR options: --tessdata-dir PATH Specify the location of tessdata path. --user-words PATH Specify the location of user words file. --user-patterns PATH Specify the location of user patterns file. -l LANG[+LANG] Specify language(s) used for OCR. -c VAR=VALUE Set value for config variables. Multiple -c arguments are allowed. --psm NUM Specify page segmentation mode. --oem NUM Specify OCR Engine mode.NOTE: These options must occur before any configfile.

语法

tesseract imagename outputbase [-l lang] [-psm pagesegmode] [configfile...]

• imagename：图片名字
• outputbase：指定输出，如果希望直接输出而不是保存到文件，那么就使用 stdout，否则这个参数将会作为保存结果的文件的前缀
• -l指定语言文件，默认使用英文
• tesseract --print-parameters：查看更多参数信息
• 使用-c指定单项参数的值或者将配置写入配置文件放在命令最后(支持多个配置文件)
• psm 识别图像的方式

0：定向脚本监测（OSD）

1： 使用OSD自动分页

2 ：自动分页，但是不使用OSD或OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）

3 ：全自动分页，但是没有使用OSD（默认）

4 ：假设可变大小的一个文本列。

5 ：假设垂直对齐文本的单个统一块。

6 ：假设一个统一的文本块。

7 ：将图像视为单个文本行。

8 ：将图像视为单个词。

9 ：将图像视为圆中的单个词。

10 ：将图像视为单个字符。

python中使用

Tesseract安装完成后可以很方便的被Python调用，但是需要pillow和pytesseract的支持。

python中转换

image_to_data(image, lang=None, config='', nice=0, output_type=Output.STRING)

• image Object，由Tesseract处理的图像的PIL Image/NumPy数组
• lang String，Tesseract语言代码字符串
• config String，任何其他配置字符串，例如：config='--psm 6'
• 语言文件可以叠加，用“+”隔开
• 我们也可以在这里进行tessdata路径的设置，跟在config里面即可
• 更多配置包括config和psm都和tesseract类似

实例：

流程： 打开图片，配置，转换，可以通过Image的open或者cv2的imread打开图片，之后对图片进行对比度增强，降噪等处理，效果会好一些。

from PIL import Imageimport pytesseractclass Languages: CHS = 'chi_sim' ENG = 'eng'def img_to_str(image_path, lang=Languages.ENG): return pytesseract.image_to_string(Image.open(image_path), lang)print(img_to_str('pic/numu.png', lang=Languages.ENG))print(img_to_str('pic/pro.png', lang=Languages.ENG))

总结

简单的文本识别效果还是不错的，但是设计到多空行、符号等，识别效果就不是太好了，准确度方面可以通过对字库的训练达到想要的效果，之后对获取到的文本利用诸如re等各种库进行操作，其实应用还蛮广泛的。2. 但是它在验证码方面的话效果还是不错的，验证码的话tesserocr也是比较方面的.

识别中文可能会出现编码错误，这也是识别上的漏洞之一了，网上大佬们所说的改变文本的编码似乎并不能解决问题，所以对长文本图片处理还是不太建议直接转换。

图文处理也可以借鉴一些各平台的API，百度、腾讯、美团都有支持.

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。