Tesseract-OCR 是一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR(Optical Character Recognition , 光学字符识别)引擎。与Microsoft Office Document Imaging(MODI)相比,我们可以不断的训练的库,使图像转换文本的能力不断增强;如果团队深度需要,还可以以它为模板,开发出符合自身需求的OCR引擎。
(别问我咋知道,百度一下,你就知道)
下载 tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe 完成后,对tesseract-ocr进行安装,找到tesseract.exe所在的文件路径,复制该文件所在的路径。
打开环境变量:打开控制面板——>输入“环境”,回车——>点击“编辑系统环境变量”——>点击“环境变量”。
3、在用户变量和系统变量的Path中分别粘贴之前复制的路径,最后一直点击“确定”即可。
打开cmd命令框并输入tesseract后回车,如果出现以下内容则表示环境变量安装成功。
下载好tessdata各语言集合包并解压后点击进入文件,即可看见里面有很多语言包(chi_sim是中文识别包,equ是数学公式包,eng是英文包 ),可将对应的语言包复制并粘贴到Tesseract-OCR的文件夹下的tessdata文件夹中。
命令(举例):tesseract 1.png out_1 -1 eng
1.png:图片名称
out_1:识别后形成的文本文件名称
-l:不是数字1,而是字母L的小写
eng:识别的是数字或英文
from PIL import Image
from pytesseract import pytesseract
a = pytesseract.image_to_string(Image.open('F:/识别/2.png'), lang='chi_sim')
print(a)
大家可以发现,使用Tesseract-OCR进行图片文字识别时会出现识别错误的情况,也就是识别精度较低。当我们想识别文字较多,内容较为复杂的图片时,就很难识别出来了,这可咋办?
莫慌莫慌,想要知道如何解决,请听下回分解