pyocr库

2024-09-01 15:32:22 浏览数 (2)

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pyocr库

pyocr是一个Python库,它允许用户利用OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)工具来进行文本识别。pyocr本身并不执行OCR,而是作为多个OCR工具的接口,使得用户可以使用Python脚本来调用这些OCR工具。

pyocr支持的OCR工具包括但不限于Tesseract和GOCR。下面介绍pyocr的工作流程及其背后的原理。

1. OCR工具继承

pyocr提供了一个统一的api来调用不同的OCR工具,这意味着无论哪个OCR工具,用户都可以通过相同的接口来操作。

2.文本识别过程

当用户通过pyocr提供的接口调用OCR时,会有以下步骤发生:

  • 图像读取

用户提供一个图像文件,可以是扫描文档,照片或屏幕截图等。

  • 图像预处理(可选)

OCR会对图像进行预处理,比如灰度化、二值化、去噪等,以便更好的识别文字。

  • 字符分割

OCR工具会尝试从图像中识别出单个字符或单词并对他们进行分割。

  • 特征提取

OCR工具会从每个分割后的字符提取特征值,这些特征可以是形状、边缘、纹理等。

  • 模式匹配

使用预先训练好的模型(例如Tesseract中的LSTM模型),对提取的特征进行模式匹配,以确定每个字符的可能身份。

  • 后处理

识别结果可能会出现一些后处理,比如拼写检查、上下文校正等,以提高准确率。

  • 输出结果

最终识别出的文本会被输出,用户可以通过pyocr获取这些文本。

3. pyocr的主要功能

  • 文本识别

从图像中识别文字。

  • 边界框提取

获取图像中文字的位置。

  • 词典管理

管理OCR过程中使用的词典。

  • 语言设置

设置OCR识别的语言

4. 应用

4.1 验证码识别

4.1.1 生成验证码图片类
代码语言:python代码运行次数:0复制
import string
import random
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont


class GenerateCaptcha:
    def __init__(self, width=200, height=75, font_size=28, length=8):
        self.width = width
        self.height = height
        self.font_size = font_size
        self.length = length
        self.characters = string.digits   string.ascii_letters

    def generate(self):
        text = ''.join(random.choices(self.characters, k=self.length))
        image = Image.new('RGB', (self.width, self.height), color=(255, 255, 255))
        draw = ImageDraw.Draw(image)
        font_path = './PingFang-SC-Semibold-2.ttf'
        font = ImageFont.truetype(font_path, self.font_size)
        text_width, text_height = draw.textsize(text, font)
        text_x = (self.width - text_width) / 2
        text_y = (self.height - text_height) / 2
        draw.text((text_x, text_y), text, fill=(0, 0, 0), font=font)

        for _ in range(10):
            x = random.randint(0, self.width)
            y = random.randint(0, self.height)
            draw.point((x, y), fill=(0, 0, 0))

        return image, text
4.1.2 pyocr识别图片上的文字
代码语言:python代码运行次数:0复制
from pyocr import pyocr
import generate_captcha
import sys

tools = pyocr.get_available_tools()
print(tools)

if len(tools) == 0:
    print('ocr tools not found')
    sys.exit(1)

tool = tools[0]

print('use tool:', tool.get_name())
langs = tool.get_available_languages()
print(langs)
lang = langs[0]
print('use lang:', lang)
generate = generate_captcha.GenerateCaptcha()
img, txt = generate.generate()
img.show()
text = tool.image_to_string(img, lang=lang)
print(text)

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