python利用pytesseract 實(shí)現(xiàn)本地識(shí)別圖片文字
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import glob
from os import path
import os
import pytesseract
from PIL import Image
from queue import Queue
import threading
import datetime
import cv2
def convertimg(picfile, outdir):
'''調(diào)整圖片大小,對(duì)于過大的圖片進(jìn)行壓縮
picfile: 圖片路徑
outdir: 圖片輸出路徑
'''
img = Image.open(picfile)
width, height = img.size
while (width * height > 4000000): # 該數(shù)值壓縮后的圖片大約 兩百多k
width = width // 2
height = height // 2
new_img = img.resize((width, height), Image.BILINEAR)
new_img.save(path.join(outdir, os.path.basename(picfile)))
def baiduOCR(ts_queue):
while not ts_queue.empty():
picfile = ts_queue.get()
filename = path.basename(picfile)
outfile = 'D:\Study\pythonProject\scrapy\IpProxy\port_zidian.txt'
img = cv2.imread(picfile, cv2.IMREAD_COLOR)
print("正在識(shí)別圖片:\t" + filename)
message = pytesseract.image_to_string(img,lang = 'eng')
message = message.replace('', '')
message = message.replace('\n', '')
# message = client.basicAccurate(img) # 通用文字高精度識(shí)別,每天 800 次免費(fèi)
#print("識(shí)別成功!"))
try:
filename1 = filename.split('.')[0]
filename1 = ''.join(filename1)
with open(outfile, 'a+') as fo:
fo.writelines('\'' + filename1 + '\'' + ':' + message + ',')
fo.writelines('\n')
# fo.writelines("+" * 60 + '\n')
# fo.writelines("識(shí)別圖片:\t" + filename + "\n" * 2)
# fo.writelines("文本內(nèi)容:\n")
# # 輸出文本內(nèi)容
# for text in message.get('words_result'):
# fo.writelines(text.get('words') + '\n')
# fo.writelines('\n' * 2)
os.remove(filename)
print("識(shí)別成功!")
except:
print('識(shí)別失敗')
print("文本導(dǎo)出成功!")
print()
def duqu_tupian(dir):
ts_queue = Queue(10000)
outdir = dir
# if path.exists(outfile):
# os.remove(outfile)
if not path.exists(outdir):
os.mkdir(outdir)
print("壓縮過大的圖片...")
# 首先對(duì)過大的圖片進(jìn)行壓縮,以提高識(shí)別速度,將壓縮的圖片保存與臨時(shí)文件夾中
try:
for picfile in glob.glob(r"D:\Study\pythonProject\scrapy\IpProxy\tmp\*"):
convertimg(picfile, outdir)
print("圖片識(shí)別...")
for picfile in glob.glob("tmp1/*"):
ts_queue.put(picfile)
#baiduOCR(picfile, outfile)
#os.remove(picfile)
print('圖片文本提取結(jié)束!文本輸出結(jié)果位于文件中。' )
#os.removedirs(outdir)
return ts_queue
except:
print('失敗')
if __name__ == "__main__":
start = datetime.datetime.now().replace(microsecond=0)
t = 'tmp1'
s = duqu_tupian(t)
threads = []
try:
for i in range(100):
t = threading.Thread(target=baiduOCR, name='th-' + str(i), kwargs={'ts_queue': s})
threads.append(t)
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()
end = datetime.datetime.now().replace(microsecond=0)
print('刪除耗時(shí):' + str(end - start))
except:
print('識(shí)別失敗')
實(shí)測速度慢,但用了多線程明顯提高了速度,但準(zhǔn)確度稍低,同樣高清圖片,90百分識(shí)別率。還時(shí)不時(shí)出現(xiàn)亂碼文字,亂空格,這里展現(xiàn)不了,自己實(shí)踐吧,重點(diǎn)免費(fèi)的,隨便識(shí)別,通向100張圖片,用時(shí)快6分鐘了,速度慢了一倍,但是是免費(fèi)的,挺不錯(cuò)的了。
以上就是python利用pytesseract 實(shí)現(xiàn)本地識(shí)別圖片文字的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于python 識(shí)別圖片文字的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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