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python3光學字符識別模塊tesserocr與pytesseract的使用詳解

 更新時間:2020年02月26日 09:06:37   作者:Py.qi  
這篇文章主要介紹了python3光學字符識別模塊tesserocr與pytesseract的使用詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

OCR,即Optical Character Recognition,光學字符識別,是指通過掃描字符,然后通過其形狀將其翻譯成電子文本的過程,對應圖形驗證碼來說,它們都是一些不規(guī)則的字符,這些字符是由字符稍加扭曲變換得到的內(nèi)容,我們可以使用OCR技術(shù)來講其轉(zhuǎn)化為電子文本,然后將結(jié)果提取交給服務器,便可以達到自動識別驗證碼的過程

tesserocr與pytesseract是Python的一個OCR識別庫,但其實是對tesseract做的一層Python API封裝,pytesseract是Google的Tesseract-OCR引擎包裝器;所以它們的核心是tesseract,因此在安裝tesserocr之前,我們需要先安裝tesseract

1、安裝tesseract、tesserocr、pytesseract

(1)windows下的安裝

下載tesseract:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-w64-setup-v4.0.0-beta.1.20180414.exe

或者本地下載:http://www.dbjr.com.cn/softs/538925.html

然后雙擊程序安裝即可,可以勾選Additional language data(download)選項來安裝OCR識別支持的語言包,但下載語言包實在是慢,我們可以直接從https://github.com/tesseract-ocr/tessdata下載zip的語言包壓縮文件,解壓后將tessdata-master中的文件復制到Tesseract的安裝目錄C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata目錄下,最后我們配置下環(huán)境變量,我們將C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR添加到環(huán)境變量中

在測試之前先了解下tesseract的命令程序格式:

tesseract imagename outputbase [-l lang]

imagename指定圖片名稱,outputbase指定輸出文件名,-l指定識別的語言

#顯示安裝的語言包
tesseract --list-langs

#顯示幫助
tesseract --help
tesseract --help-extra
tesseract --version

進行測試:

#統(tǒng)計安裝的語言包,安裝了168個語言包
C:\Users\Administrator.DESKTOP-6JT7D2H>tesseract --list-langs | find /c /v ""
168

#使用一張圖片測試,成功識別字符串
tesseract image.png result -l eng |type result.txt
Python3WebSpider

由于tesserocr在windows環(huán)境下會出現(xiàn)各種不兼容問題,并且與pycharm虛擬環(huán)境不兼容等問題,所以在windows系統(tǒng)環(huán)境下,選擇pytesseract模塊進行安裝,如果實在要安裝請使用whl文件安裝或者使用conda安裝

pip install pytesseract

如果在pytesseract運行是找不到tesseract解釋器,這種情況一般是在虛擬環(huán)境下會發(fā)生,我們需要將tesseract-OCR的執(zhí)行文件tesseract.ext配置到windows系統(tǒng)中的PATH環(huán)境中,或者修改pytesseract.py文件,將其中的“tesseract_cmd”字段指定為tesseract.exe的完整路徑即可

測試識別功能:

import pytesseract
from PIL import Image

im=Image.open('image.png')
print(pytesseract.image_to_string(im))

(2)linux下的安裝
在Ubuntu、Debian、Deepin系統(tǒng)中,安裝命令如下:

#安裝tesseract
sudo apt-get install -y tesseract-ocr libtesseract-dev libleptonica-dev

#安裝語言包
git clone https://github.com/tesseract-ocr/tessdata.git
sudo mv tessdata/* /usr/share/tesseract-ocr/tessdata

#安裝tesserocr
pip3 install tesserocr

#安裝pytesseract
pip3 install pytesseract

在CentOS、Red Hat系統(tǒng)下,安裝命令如下:

#安裝tesseract
yum install -y tesseract

#安裝語言包
git clone https://github.com/tesseract-ocr/tessdata.git
mv tessdata/* /usr/share/tesseract/tessdata

#安裝tesserocr
pip3 install tesserocr

#安裝pytesseract
pip3 install pytesseract

測試安裝環(huán)境:

In [1]: import tesserocr
In [2]: from PIL import Image
In [3]: im=Image.open('image.png')
In [4]: tesserocr.image_to_text(im)
Out[4]: 'Python3WebSpider\n\n'

tesserocr安裝參考鏈接:https://github.com/sirfz/tesserocr

pytesseract安裝參考鏈接:https://github.com/madmaze/pytesseract

tesseract安裝參考鏈接:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki

2、tesserocr與pytesseract模塊的使用

(1)tesserocr的使用

#從文件識別圖像字符
In [7]: tesserocr.file_to_text('image.png')
Out[7]: 'Python3WebSpider\n\n'

#查看tesseract已安裝的語言包
In [8]: tesserocr.get_languages()
Out[8]: ('/usr/share/tesseract/tessdata/', ['eng'])

#從圖片數(shù)據(jù)識別圖像字符
In [9]: tesserocr.image_to_text(im)
Out[9]: 'Python3WebSpider\n\n'

#查看版本信息
In [10]: tesserocr.tesseract_version()
Out[10]: 'tesseract 3.04.00\n leptonica-1.72\n libgif 4.1.6(?) : libjpeg 6b (libjpeg-turbo 1.2.90) : libpng 1.5.13 : libtiff 4.0.3 : zlib 1.2.7 : libwebp 0.3.0\n'

(2)pytesseract使用

功能:

  • get_tesseract_version  返回系統(tǒng)中安裝的Tesseract版本。
  • image_to_string  將圖像上的Tesseract OCR運行結(jié)果返回到字符串
  • image_to_boxes  返回包含已識別字符及其框邊界的結(jié)果
  • image_to_data  返回包含框邊界,置信度和其他信息的結(jié)果。需要Tesseract 3.05+。有關更多信息,請查看Tesseract TSV文檔
  • image_to_osd  返回包含有關方向和腳本檢測的信息的結(jié)果。

參數(shù):

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

  • image object  圖像對象
  • lang String,Tesseract  語言代碼字符串
  • config String  任何其他配置為字符串,例如:config='--psm 6'
  • nice Integer  修改Tesseract運行的處理器優(yōu)先級。Windows不支持。尼斯調(diào)整了類似unix的流程的優(yōu)點。
  • output_type  類屬性,指定輸出的類型,默認為string。有關所有支持類型的完整列表,請檢查pytesseract.Output類的定義。
from PIL import Image
import pytesseract

#如果PATH中沒有tesseract可執(zhí)行文件,請指定tesseract路徑
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd='C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\\tesseract.exe'

#打印識別的圖像的字符串
print(pytesseract.image_to_string(Image.open('test.png')))

#指定語言識別圖像字符串,eng為英語
print(pytesseract.image_to_string(Image.open('test-european.jpg'), lang='eng'))

#獲取圖像邊界框
print(pytesseract.image_to_boxes(Image.open('test.png')))

#獲取包含邊界框,置信度,行和頁碼的詳細數(shù)據(jù)
print(pytesseract.image_to_data(Image.open('test.png')))

#獲取方向和腳本檢測
print(pytesseract.image_to_osd(Image.open('test.png'))

3、圖像識別簡單應用

 一般圖像處理驗證,需要通過對圖像進行灰度處理、二值化后增加圖像文字的辨識度,下面是一個簡單的對圖像驗證碼識別處理,如遇到復雜點的圖像驗證碼如中間帶多條同等大小劃線的驗證碼需要對文字進行喬正切割等操作,但它的識別度也只有百分之30左右,所以得另外想別的辦法來繞過驗證

from PIL import Image
import pytesseract

im = Image.open('66.png')
#二值化圖像傳入圖像和閾值
def erzhihua(image,threshold):
  ''':type image:Image.Image'''
  image=image.convert('L')
  table=[]
  for i in range(256):
    if i < threshold:
      table.append(0)
    else:
      table.append(1)
  return image.point(table,'1')


image=erzhihua(im,127)
image.show()

result=pytesseract.image_to_string(image,lang='eng')
print(result)

模擬自動識別驗證碼登陸:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time  : 2018/7/13 8:58
# @Author : Py.qi
# @File  : login.py
# @Software: PyCharm
from selenium import webdriver
from selenium.common.exceptions import TimeoutException,WebDriverException
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.remote.webelement import WebElement
from io import BytesIO
from PIL import Image
import pytesseract
import time

user='zhang'
password='123'
url='http://10.0.0.200'
driver=webdriver.Chrome()
wait=WebDriverWait(driver,10)

#識別驗證碼
def acker(content):
  im_erzhihua=erzhihua(content,127)
  result=pytesseract.image_to_string(im_erzhihua,lang='eng')
  return result

#驗證碼二值化
def erzhihua(image,threshold):
  ''':type image:Image.Image'''
  image=image.convert('L')
  table=[]
  for i in range(256):
    if i < threshold:
      table.append(0)
    else:
      table.append(1)
  return image.point(table,'1')

#自動登陸
def login():
  try:
    driver.get(url)
    #獲取用戶輸入框
    input=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#loginname'))) #type:WebElement
    input.clear()
    #發(fā)送用戶名
    input.send_keys(user)
    #獲取密碼框
    inpass=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#password'))) #type:WebElement
    inpass.clear()
    #發(fā)送密碼
    inpass.send_keys(password)
    #獲取驗證輸入框
    yanzheng=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#code'))) #type:WebElement
    #獲取驗證碼在畫布中的位置
    codeimg=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#codeImg'))) #type:WebElement
    image_location = codeimg.location
    #截取頁面圖像并截取掩碼碼區(qū)域圖像
    image=driver.get_screenshot_as_png()
    im=Image.open(BytesIO(image))
    imag_code=im.crop((image_location['x'],image_location['y'],488,473))
    #輸入驗證碼并登陸
    yanzheng.clear()
    yanzheng.send_keys(acker(imag_code))
    time.sleep(2)
    yanzheng.send_keys(Keys.ENTER)
  except TimeoutException as e:
    print('timeout:',e)
  except WebDriverException as e:
    print('webdriver error:',e)

if __name__ == '__main__':
  login()

參考鏈接:

tesserocr GitHub:https://github.com/sirfz/tesserocr

tesserocr PyPI:https://pypi.python.org/pypi/tesserocr

pytesserocr GitHub:https://github.com/madmaze/pytesseract

pytesserocr PyPI:https://pypi.org/project/pytesseract/

tesseract下載地址:http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract

tesseract GitHub:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

tesseract 語言包:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata

tesseract文檔:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Documentation

到此這篇關于python3光學字符識別模塊tesserocr與pytesseract的使用詳解的文章就介紹到這了,更多相關python3 tesserocr pytesseract內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家! 

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