简单数字识别 python+tesseract-ocr

简单数字识别 python+tesseract-ocr

• 需求
  实现一个简单数字图片识别功能，并在PC端跑起来
• 场景
  相机拍照数据图片，程序识别出图片上简单数据并返回
• 工具
  pycharm
• 环境
  python3.7 + tesseract-ocr 5.0
• 依赖
  matplotlib3.1.2
  numpy1.17.4
  opencv-python4.1.2.30
  Pillow6.2.1
  pyparsing2.4.5
  pytesseract0.3.1
  python-dateutil2.8.1
  PyInstaller3.5
• 识别原理
  使用python 调用pytesseract 通过tesseract-ocr实现简单数字图片的识别。
  opencv-python：图像处理的库
  pytesseract：从图像中提取数字的库
• 步骤
  1.加载图片

rawImage = cv2.imread(image)

2.灰度

gray = cv2.cvtColor(rawImage, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

在使用tesseract-ocr做图片识别时需要白底黑字，如果是黑底白字的话需要做像素转换，代码如下

        rawImage = cv2.imread(image)
        height, width, deep = rawImage.shape
        gray = cv2.cvtColor(rawImage, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        dst = np.zeros((height, width, 1), np.uint8)
        for i in range(0, height):
            for j in range(0, width):
                grayPixel = gray[i, j]
                dst[i, j] = 255 - grayPixel

3.二值化

ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

4.识别
在图片处理效果比较理想的状态下使用如下识别参数，可以识别出简单数字

string = pytesseract.image_to_string(binary, lang='eng', config='--psm 6 --oem 3 -c '
                                                                'tessedit_char_whitelist'
                                                                '=0123456789')

在图片处理效果不是很理想的状态下，使用上边参数会出现识别不了的问题，为了使需求能进行下去，使用识别输出为字母和数字。做错误规避。

string = pytesseract.image_to_string(binary, lang="eng", config="--psm 7")

规避方式：

        rep = {
            'I': '1', 'L': '1', '|': '1',
            'A': '4'
        }

• 打包
  PyInstaller：可使用Pyinstaller打包python程序为exe可执行文件
  pycharm 打开终端 Pyinstaller -F **.py
  
  
  生成的exe文件在有python 和tesseract-ocr环境中可以正常运行。
• 测试
  图片
  
  结果：
  
  DEMO 而已