Python图文识别技术分享
使用 tesseract-ORC 识别文字，识别率不算太高，需要自我训练 tessdata 数据，才能更精确的识别你想要让电脑认识出来的文字！
ps：另外很多人在学习Python的过程中，往往因为遇问题解决不了从而导致自己放弃，为此我建了个Python全栈开发交流.裙 ：一久武其而而流一思（数字的谐音）转换下可以找到了，里面有最新Python教程项目可拿,不懂的问题有老司机解决哦，一起相互监督共同进步
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接下来看代码：
import os
import pytesseract
from PIL import Image
from collections import defaultdict #pip install pytesseract #pip install pillow # tesseract.exe所在的文件路径 pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C://Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe' # 获取图片中像素点数量最多的像素 def get_threshold(image): pixel_dict = defaultdict(int) # 像素及该像素出现次数的字典 rows, cols = image.size for i in range(rows): for j in range(cols): pixel = image.getpixel((i, j)) pixel_dict[pixel] += 1 count_max = max(pixel_dict.values()) # 获取像素出现出多的次数 pixel_dict_reverse = {v: k for k, v in pixel_dict.items()} threshold = pixel_dict_reverse[count_max] # 获取出现次数最多的像素点 return threshold # 按照阈值进行二值化处理 # threshold: 像素阈值 def get_bin_table(threshold): # 获取灰度转二值的映射table table = [] for i in range(256): rate = 0.1 # 在threshold的适当范围内进行处理 if threshold * (1 - rate) <= i <= threshold * (1 + rate): table.append(1) else: table.append(0) return table # 去掉二值化处理后的图片中的噪声点 def cut_noise(image): rows, cols = image.size # 图片的宽度和高度 change_pos = [] # 记录噪声点位置 # 遍历图片中的每个点，除掉边缘 for i in range(1, rows - 1): for j in range(1, cols - 1): # pixel_set用来记录该店附近的黑色像素的数量 pixel_set = [] # 取该点的邻域为以该点为中心的九宫格 for m in range(i - 1, i + 2): for n in range(j - 1, j + 2): if image.getpixel((m, n)) != 1: # 1为白色,0位黑色 pixel_set.append(image.getpixel((m, n))) # 如果该位置的九宫内的黑色数量小于等于4，则判断为噪声 if len(pixel_set) <= 4: change_pos.append((i, j)) # 对相应位置进行像素修改，将噪声处的像素置为1（白色） for pos in change_pos: image.putpixel(pos, 1) return image # 返回修改后的图片 # 识别图片中的数字加字母 # 传入参数为图片路径，返回结果为：识别结果 def OCR_lmj(img_path): image = Image.open(img_path) # 打开图片文件 imgry = image.convert('L'