python3使用Pillow、tesseract-ocr與pytesseract模塊的圖片識別的方法
1.安裝Pillow
pip install Pillow
2.安裝tesseract-ocr
github地址: https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
或本地下載地址:http://www.dbjr.com.cn/softs/538925.html
windows:
The latest installer can be downloaded here: tesseract-ocr-setup-3.05.01.exe and tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe (experimental).
ubuntu:
sudo apt-get install tesseract-ocr traineddata文件路徑: /usr/share/tesseract-ocr/tessdata/
3.安裝pytesseract
pip install pytesseract
如不能使用pip直接安裝可取搜索模塊文件直接安裝
遇到問題及解決:
1.FileNotFoundError: [WinError 2] 系統(tǒng)找不到指定的文件
解決辦法:
方法1[推薦]: 將tesseract.exe添加到環(huán)境變量PATH中,
例如: D:\Tesseract-OCR,默認(rèn)路徑為C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR
注意: 為了使環(huán)境變量生效,需要關(guān)閉cmd窗口或是關(guān)閉pycharm等ide重新啟動(dòng)
方法2: 修改pytesseract.py文件,指定tesseract.exe安裝路徑
# CHANGE THIS IF TESSERACT IS NOT IN YOUR PATH, OR IS NAMED DIFFERENTLY tesseract_cmd = 'C:\\Program Files (x86)\\Tesseract-OCR\\tesseract.exe‘
方法3: 在實(shí)際運(yùn)行代碼中指定
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'D:\\Tesseract-OCR\\tesseract.exe'
2.pytesseract.pytesseract.TesseractError: (1, 'Error opening data file \\Tesseract-OCR\\tessdata/eng.traineddata')
解決方法:
方法1[推薦]:
將tessdata目錄的上級目錄所在路徑(默認(rèn)為tesseract-ocr安裝目錄)添加至TESSDATA_PREFIX環(huán)境變量中
例如: C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR
Please make sure the TESSDATA_PREFIX environment variable is set to the parent directory of your "tessdata" directory.
方法2: 在.py文件配置中指定tessdata-dir
tessdata_dir_config = '--tessdata-dir "D:\\Tesseract-OCR\\tessdata"' # tessdata_dir_config = '--tessdata-dir "'C:\\Program Files (x86)\\Tesseract-OCR\\tessdata"' pytesseract.image_to_string(image, config=tessdata_dir_config)
trainedata下載地址: the latest from github.com
示例:
# -*-coding:utf-8-*-
from PIL import Image
import sys
import os
import pytesseract
from selenium import webdriver
sys.path.append('C:\Python27\Lib\site-packages\pytesser')
import pytesser
url='http://192.168.24.189/system/code?0.6824490785056669'
driver = webdriver.Firefox()
driver.maximize_window() #將瀏覽器最大化
driver.get(url)
imgelement = driver.find_element_by_id('codeImg') #定位驗(yàn)證碼
location = imgelement.location #獲取驗(yàn)證碼x,y軸坐標(biāo)
size=imgelement.size #獲取驗(yàn)證碼的長寬
rangle=(int(location['x']),int(location['y']),int(location['x']+size['width']),int(location['y']+size['height'])) #寫成我們需要截取的位置坐標(biāo)
name="code.jpg"
driver.find_element_by_id("codeImg").click()
driver.save_screenshot(name) #截取當(dāng)前網(wǎng)頁,該網(wǎng)頁有我們需要的驗(yàn)證碼
aa=Image.open(name) #打開截圖
frame4=aa.crop(rangle) #使用Image的crop函數(shù),從截圖中再次截取我們需要的區(qū)域
frame4.save(name)
im = Image.open(name)
#轉(zhuǎn)化到灰度圖
imgry = im.convert('L')
#保存圖像
imgry.save('g'+name)
#二值化,采用閾值分割法,threshold為分割點(diǎn)
threshold = 140
table = []
for j in range(256):
if j < threshold:
table.append(0)
else:
table.append(1)
out = imgry.point(table, '1')
out.save('b'+name)
#識別
text = pytesseract.image_to_string(out)
#識別對嗎
text = text.strip()
text = text.upper();
print (text)
text = pytesseract.image_to_string(Image.open('code.png'), lang="eng")
print(text)
以上就是python3使用Pillow、tesseract-ocr與pytesseract模塊的圖片識別的方法的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于python3 圖片識別的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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