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python實戰(zhàn)教程之OCR文字識別方法匯總

 更新時間:2023年05月03日 09:17:06   作者:wu_zhiyuan  
ocr是一種光學字符識別技術,簡單來說它能夠識別出圖像中的文字并且將其給取出來,下面這篇文章主要給大家介紹了關于python實戰(zhàn)教程之OCR文字識別方法的相關資料,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,需要的朋友可以參考下

將圖片翻譯成文字一般被稱為光學文字識別(Optical Character Recognition,OCR)。可以實現(xiàn)OCR 的底層庫并不多,目前很多庫都是使用共同的幾個底層OCR 庫,或者是在上面進行定制。

方法一: 使用easyocr模塊

easyocr是基于torch的深度學習模塊

easyocr安裝后調用過程中出現(xiàn)opencv版本不兼容問題,所以放棄此方案。

方法二:通過pytesseract調用tesseract

優(yōu)點:部署快,輕量級,離線可用,免費

缺點:自帶的中文庫識別率較低,需要自己建數(shù)據(jù)進行訓練

Tesseract 是一個OCR 庫,目前由Google 贊助(Google 也是一家以OCR 和機器學習技術聞名于世的公司)。Tesseract 是目前公認最優(yōu)秀、最精確的開源OCR 系統(tǒng)。

  除了極高的精確度,Tesseract 也具有很高的靈活性。它可以通過訓練識別出任何字體(只要這些字體的風格保持不變就可以),也可以識別出任何Unicode 字符。

Tesseract的安裝與使用

python 識別圖片上的數(shù)字,使用pytesseract庫從圖像中提取文本,而識別引擎采用 tesseract-ocr。

pytesseract是python包裝器,它為可執(zhí)行文件提供了pythonic API。

1、安裝必要的包:

pip install pillow
pip install pytesseract

2、安裝tesseract-ocr的識別引擎

最新版本下載地址: https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki

或者更多版本的tesseract下載地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 

  安裝完后,需要將Tesseract添加到系統(tǒng)變量中。

  環(huán)境變量: 我的電腦 ->屬性 -> 高級系統(tǒng)設置 ->環(huán)境變量 ->系統(tǒng)變量 ,在 path 中添加 安裝路徑。

并將訓練好的模型文件 chi_sim.traineddata 放入該目錄中,這樣安裝就完成了。

在命令行 WIN+R 輸入cmd :輸入 tesseract -v ,出現(xiàn)版本信息,則配置成功。

tesseract-ocr默認不支持中文識別。支持中文識別.png

3、解決pytesseract 找不到路徑的問題。

在自己安裝的pytesseract包中,找到pytesseract.py文件

打開pytesseract.py文件,修改 tesseract_cmd 的值:tesseract.exe 的安裝路徑 。

為了避免其他的錯誤,使用雙反斜杠,或者斜杠

4、簡單使用

import pytesseract
from PIL import Image
if __name__ == '__main__':
    text = pytesseract.image_to_string(Image.open("D:\\test.png"),lang="eng")  
    # 如果你想試試Tesseract識別中文,只需要將代碼中的eng改為chi_sim即可
    print(text)

測試圖片:

輸出結果:

用Tesseract可以識別格式規(guī)范的文字,主要具有以下特點:

  • 使用一個標準字體(不包含手寫體、草書,或者十分“花哨的”字體)
  • 雖然被復印或拍照,字體還是很清晰,沒有多余的痕跡或污點
  • 排列整齊,沒有歪歪斜斜的字
  • 沒有超出圖片范圍,也沒有殘缺不全,或緊緊貼在圖片的邊緣

  下面將給出幾個tesseract識別圖片中文字的例子。

  首先是E://figures/other/poems.jpg, 輸入命令 tesseract E://figures/other/poems.jpg E://figures/other/poems.txt, 則會將poems.jpg中的識別文字寫入到poems.txt中,如下圖:

接著是稍微有點傾斜的文字圖片th.jpg,識別情況如下:

可以看到識別的情況不如剛才規(guī)范字體的好,但是也能識別圖片中的大部分字母。

  最后是識別簡體中文,需要事先安裝簡體中文語言包,下載地址為:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/find/master/chi_sim.traineddata ,再講chi_sim.traineddata放在C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata目錄下。我們以圖片timg.jpg為例:

輸入命令:

tesseract E://figures/other/timg.jpg E://figures/other/timg.txt -l chi_sim

識別結果如下:

只識別錯了一個字,識別率還是不錯的。

  最后加一句,Tesseract對于彩色圖片的識別效果沒有黑白圖片的效果好。

pytesseract

pytesseract是Tesseract關于Python的接口,可以使用pip install pytesseract安裝。安裝完后,就可以使用Python調用Tesseract了,不過,你還需要一個Python的圖片處理模塊,可以安裝pillow.

  輸入以下代碼,可以實現(xiàn)同上述Tesseract命令一樣的效果:

import pytesseract
from PIL import Image
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C://Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe'
text = pytesseract.image_to_string(Image.open('E://figures/other/poems.jpg'))
print(text)

運行結果如下:

cnocr 第二種 Python 開源識別工具的效果

兩個工具的使用方法和對比效果。

安裝 cnocr:

pip install cnocr

看到 Successfully installed xxx 則說明安裝成功。

如果你只想對圖片中的中文進行識別,那么 cnocr 是一個不錯的選擇,你只需要安裝 cnocr 包即可。

但如果你想試試其他語言的OCR識別,Tesseract 是更好的選擇。

cnocr 識別圖片的中文

cnocr 主要針對的是排版簡單的印刷體文字圖片,如截圖圖片,掃描件等。目前內置的文字檢測和分行模塊無法處理復雜的文字排版定位。

盡管它分別提供了單行識別函數(shù)和多行識別函數(shù),但在本人實測下,單行識別函數(shù)的效果非常糟糕,或者說要求的條件十分苛刻,基本上連截圖的文字都識別不出來。

不過多行識別函數(shù)還不錯,使用該函數(shù)識別的代碼如下:

from cnocr import CnOcr
ocr = CnOcr()
res = ocr.ocr('test.png')
print("Predicted Chars:", res)

用于識別這個圖片里的文字:

效果如下:

如果不是很吹毛求疵,這樣的效果已經(jīng)很不錯了。

方法三:調用百度API

優(yōu)點:使用方便,功能強大

缺點:大量使用需要收費

我自己采用的是調用百度API的方式,下面是我的步驟:

注冊百度賬號,創(chuàng)建OCR應用可以參考其他教程。

購買后使用python調用方法

方式一: 通過urllib直接調用,替換自己的api_key和secret_key即可

# coding=utf-8
import sys
import json
import base64
# 保證兼容python2以及python3
IS_PY3 = sys.version_info.major == 3
if IS_PY3:
    from urllib.request import urlopen
    from urllib.request import Request
    from urllib.error import URLError
    from urllib.parse import urlencode
    from urllib.parse import quote_plus
else:
    import urllib2
    from urllib import quote_plus
    from urllib2 import urlopen
    from urllib2 import Request
    from urllib2 import URLError
    from urllib import urlencode
# 防止https證書校驗不正確
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
API_KEY = 'YsZKG1wha34PlDOPYaIrIIKO'
SECRET_KEY = 'HPRZtdOHrdnnETVsZM2Nx7vbDkMfxrkD'
OCR_URL = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/accurate_basic"
"""  TOKEN start """
TOKEN_URL = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token'
"""
    獲取token
"""
def fetch_token():
    params = {'grant_type': 'client_credentials',
              'client_id': API_KEY,
              'client_secret': SECRET_KEY}
    post_data = urlencode(params)
    if (IS_PY3):
        post_data = post_data.encode('utf-8')
    req = Request(TOKEN_URL, post_data)
    try:
        f = urlopen(req, timeout=5)
        result_str = f.read()
    except URLError as err:
        print(err)
    if (IS_PY3):
        result_str = result_str.decode()
    result = json.loads(result_str)
    if ('access_token' in result.keys() and 'scope' in result.keys()):
        if not 'brain_all_scope' in result['scope'].split(' '):
            print ('please ensure has check the  ability')
            exit()
        return result['access_token']
    else:
        print ('please overwrite the correct API_KEY and SECRET_KEY')
        exit()
"""
    讀取文件
"""
def read_file(image_path):
    f = None
    try:
        f = open(image_path, 'rb')
        return f.read()
    except:
        print('read image file fail')
        return None
    finally:
        if f:
            f.close()
"""
    調用遠程服務
"""
def request(url, data):
    req = Request(url, data.encode('utf-8'))
    has_error = False
    try:
        f = urlopen(req)
        result_str = f.read()
        if (IS_PY3):
            result_str = result_str.decode()
        return result_str
    except  URLError as err:
        print(err)
if __name__ == '__main__':
    # 獲取access token
    token = fetch_token()
    # 拼接通用文字識別高精度url
    image_url = OCR_URL + "?access_token=" + token
    text = ""
    # 讀取測試圖片
    file_content = read_file('test.jpg')
    # 調用文字識別服務
    result = request(image_url, urlencode({'image': base64.b64encode(file_content)}))
    # 解析返回結果
    result_json = json.loads(result)
    print(result_json)
    for words_result in result_json["words_result"]:
        text = text + words_result["words"]
    # 打印文字
    print(text)

方式二:通過HTTP-SDK模塊進行調用

from aip import AipOcr
APP_ID = '25**9878'
API_KEY = 'VGT8y***EBf2O8xNRxyHrPNr'
SECRET_KEY = 'ckDyzG*****N3t0MTgvyYaKUnSl6fSw'
client = AipOcr(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY)
def get_file_content(filePath):
    with open(filePath, 'rb') as fp:
        return fp.read()
image = get_file_content('test.jpg')
res = client.basicGeneral(image)
print(res)
#res = client.basicAccurate(image)
#print(res)

直接識別屏幕指定區(qū)域上的文字

from aip import AipOcr
APP_ID = '25**9878'
API_KEY = 'VGT8y***EBf2O8xNRxyHrPNr'
SECRET_KEY = 'ckDyzG*****N3t0MTgvyYaKUnSl6fSw'
client = AipOcr(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY)
from io import BytesIO
from PIL import ImageGrab
out_buffer = BytesIO()
img = ImageGrab.grab((100,200,300,400))
img.save(out_buffer,format='PNG')
res = client.basicGeneral(out_buffer.getvalue())
print(res)

總結

到此這篇關于python實戰(zhàn)教程之OCR文字識別方法的文章就介紹到這了,更多相關python OCR文字識別內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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