基于PYTHON的图片文字识别
python paddleocr用法
python paddleocr用法
PaddleOCR 是一个基于PaddlePaddle深度学习平台的开源OCR工具库，用于实现文字识别任务。
以下是PaddleOCR 的基本用法:
1. 安装PaddleOCR 库：
pip install paddlepaddle paddleocr
2. 导入PaddleOCR：
from paddleocr import PaddleOCR
3. 初始化OCR 模型：
ocr = PaddleOCR()
4. 运行OCR 识别任务：
- 识别图片文件：
result = ocr.ocr('your_image.jpg')
- 识别图片数据：
result = ocr.ocr(image_data)
其中，`image_data` 可以是numpy 数组、PIL.Image.Image 对象、OpenCV 格式图片等。
5. 获取OCR 结果：
`result` 是一个二维列表，每个元素是一个包含识别结果的字典。
可以通过遍历`result` 来获取识别的文本内容和其对应的坐标。
for line in result:
line_text = ' '.join([word_info['text'] for word_info in line])
print(line_text)
对于每个识别的单词，可以通过`word_info` 字典获取其文本、置信度和坐标等信息。
以上是PaddleOCR 的基本用法，你可以根据具体需求进行参数配置、自定义模型和后处理等操作。
更详细的用法可以参考PaddleOCR 的官方文档。
5分钟用Python搭建一个OCR服务器,可以直接截图中提取文本
Why？OCR（又叫光学字符识别）已经成为Python的一个常用工具。
随着开源库Tesseract和Ocrad的出现，越来越多的程序员用OCR来编写自己的库文件和bot病毒。
一个OCR的小例子，如用OCR直接从截图中提取文本，省去了重新键入的麻烦。
更多Python视频、源码、资料加群683380553免费获取开始的步骤开始之前，我们需要开发一个后端服务层来表示OCR引擎的结果。
这样你就可以用你喜欢的方式来向端用户表示你的结果。
本文之后将会详细介绍。
除此之外，我们还需要添加一点后端代码来生成HTML表格，以及一些使用这些API的前段代码。
这部分本文没有讲，但是你可以参阅源代码。
准备好开始吧！安装一些依赖项。
这个过程也是非常有趣的。
首先，需要安装一些依赖项本文已经在Ubuntu 14.04测试，但是12.x和13.x版本应该也可以。
如果你用的是OSX系统，可以用VirtualBox，Docker（注意检查有没有包含Dockerfile和install guide），或者是DigitalOcean（推荐使用）来创建相应的环境。
下载依赖项我们需要Tesseract及其所有依赖项，包括Leptonica及其他相关的包。
注意：可以用_run.sh这个shell脚本来快速安装Leptonica和Tesseract的依赖包。
如果这么做的话，可以直接跳到搭建Web服务器（跳转链接）部分。
但是为了学习，如果你以前没有亲手构建过库文件的话，还是建议尝试一下。
发生了什么？简单说，sudo apt-get update意思就是更新包列表。
然后就能安装一些图像处理的包，如libtiff，libpng等等。
除此之外，我们还需要安装Python 2.7，作为我们的编程语言，以及python-imaging库。
说起图像，在将程序里面编辑图像之前我们还需要ImageMagick包。
$ sudo apt-get install imagemagick构建Leptonica和Tesseract再说一遍，如果你用_run.sh脚本已经安装过，就可以直接跳到搭建Web服务器（跳转链接）部分。
easyocr用法
easyocr用法EasyOCR是一款基于Python的OCR（Optical Character Recognition）工具，它可以识别多种语言的文字，包括中文、英文、日文、韩文等。
EasyOCR的使用非常简单，只需要几行代码就可以实现文字识别功能。
需要安装EasyOCR。
可以使用pip命令进行安装，如下所示：```pip install easyocr```安装完成后，就可以开始使用EasyOCR了。
下面是一个简单的示例代码：```import easyocrreader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'])result = reader.readtext('example.jpg')print(result)```这段代码的作用是读取一张名为example.jpg的图片，并识别其中的文字。
其中，['ch_sim', 'en']表示要识别的语言类型，这里包括中文和英文。
如果需要识别其他语言，可以在列表中添加相应的语言代码。
运行上述代码后，会输出一个包含识别结果的列表。
每个识别结果都是一个元组，包含四个元素：识别出的文字、文字的位置、置信度和语言类型。
例如，下面是一个识别结果的示例：```('Hello, world!', [(10, 10), (100, 10), (100, 50), (10, 50)], 0.99, 'en') ```这个结果表示识别出了一段英文文字“Hello, world!”，它的位置是一个矩形，左上角坐标为(10, 10)，右下角坐标为(100, 50)，置信度为0.99，语言类型为英文。
除了识别图片中的文字，EasyOCR还支持识别文本文件中的文字。
下面是一个读取文本文件并识别其中文字的示例代码：```import easyocrreader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'])with open('example.txt', 'r') as f:text = f.read()result = reader.readtext(text)print(result)```这段代码的作用是读取一个名为example.txt的文本文件，并识别其中的文字。
基于Python的图像识别算法研究与实现
基于Python的图像识别算法研究与实现一、引言随着人工智能技术的不断发展，图像识别技术在各个领域得到了广泛的应用。
而Python作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言，被广泛应用于图像识别算法的研究与实现中。
本文将探讨基于Python的图像识别算法研究与实现的相关内容。
二、图像识别算法概述图像识别算法是指通过对图像进行分析和处理，从中提取出有用信息的一种技术。
常见的图像识别算法包括但不限于：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、支持向量机（SVM）等。
这些算法在不同场景下有着各自的优势和适用性。
三、Python在图像识别中的应用Python作为一种开发效率高、生态丰富的编程语言，在图像识别领域也有着得天独厚的优势。
通过使用Python编写图像识别算法，可以快速实现从数据处理到模型训练再到结果预测的全流程。
同时，Python拥有丰富的第三方库支持，如TensorFlow、Keras、OpenCV等，为图像识别算法的实现提供了强大的工具支持。
四、基于Python的图像识别算法研究1. 数据准备在进行图像识别算法研究之前，首先需要准备好相应的数据集。
数据集的选择对于算法的性能和效果至关重要。
可以选择公开数据集，也可以自行采集和标注数据。
2. 模型选择针对不同的图像识别任务，需要选择合适的模型架构。
比如对于物体检测任务可以选择Faster R-CNN或YOLO等模型，对于人脸识别任务可以选择FaceNet或VGGFace等模型。
3. 模型训练利用Python编写代码，加载数据集并进行模型训练。
通过调整超参数、优化损失函数等方式，不断优化模型性能。
4. 模型评估在训练完成后，需要对模型进行评估以验证其准确性和泛化能力。
可以使用交叉验证、混淆矩阵等方法进行评估。
5. 模型部署将训练好的模型部署到实际应用中，实现对新数据的预测和识别。
可以将模型封装成API接口或嵌入到移动应用中。
五、基于Python的图像识别算法实现1. 图像预处理在进行图像识别之前，通常需要对图像进行预处理操作，如缩放、裁剪、灰度化等。
paddleocr python推理
PaddleOCR是一个由PaddlePaddle开发的OCR（光学字符识别）工具包，可以用来进行文字识别等任务。
以下是一个用PaddleOCR进行文字识别的Python代码示例：首先，确保你已经正确安装了PaddleOCR。
如果没有安装，你可以通过pip来安装：```pythonpip install paddlepaddle paddleocr```以下是一个基本的OCR文字识别（OCR）推理例子：```pythonfrom paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr# 使用预训练的模型进行OCR识别ocr = PaddleOCR(use_gpu=False)# 对图片进行OCR识别，得到文本列表results = ocr.ocr('test.jpg', use_gpu=False)# 打印结果for line in results:line_text = ' '.join([word_info[-1] for word_info in line])print(line_text)```在这个例子中，`ocr()` 函数对指定的图片进行OCR识别，返回一个包含每行文本的列表，每个列表元素是一个包含文本块信息的元组。
每个文本块信息包括`word_info`，其中`word_info[-1]` 是该文本块识别的文本内容。
注意，这个例子使用的是预训练的模型，它可能不能完全适用于你的特定场景。
如果你需要更好的性能，你可能需要自己训练一个模型。
PaddleOCR提供了详细的训练和优化教程。
此外，`use_gpu=False` 表示我们不使用GPU进行推理。
如果你的机器上有可用的GPU，并且你希望使用GPU进行推理来提高速度，你可以将`use_gpu` 设置为`True`。
python 文字识别训练集
python 文字识别训练集Python 文字识别训练集随着人工智能技术的不断发展，文字识别成为了一个热门领域。
在这个领域中，Python 作为一种高效且易学的编程语言，一直以其强大的功能和丰富的库而备受青睐。
本文将介绍使用 Python 进行文字识别训练集的方法和技巧。
我们需要明确什么是文字识别训练集。
文字识别训练集是用于训练文字识别模型的数据集，其中包含了各种不同字体、大小、颜色和倾斜程度的文字图像。
这些图像需要经过预处理和标注，以便模型能够准确地识别其中的文字。
在 Python 中，我们可以使用多个库来进行文字识别训练集的处理。
其中最常用的库包括 TensorFlow、Keras 和 OpenCV。
这些库提供了丰富的函数和工具，可以帮助我们对图像进行处理和分析。
我们需要加载训练集的图像。
在 Python 中，我们可以使用 OpenCV 库来读取图像文件，并将其转换为适合模型训练的数组格式。
通过使用 OpenCV 的函数，我们可以加载图像、调整图像大小、转换图像颜色空间等。
接下来，我们需要对图像进行预处理。
预处理主要包括图像增强、去噪和归一化等操作。
通过增强图像的对比度和亮度，我们可以使文字更加清晰可见。
通过去除图像中的噪声，我们可以提高文字识别的准确性。
通过归一化图像的尺寸和颜色空间，我们可以使不同样本具有相同的特征，从而提高模型的泛化能力。
在预处理完成后，我们需要对图像进行标注。
标注是将图像中的文字位置和内容与相应的标签对应起来的过程。
在 Python 中，我们可以使用 OpenCV 或 TensorFlow 的图像处理函数来实现标注。
通过标注，我们可以为模型提供准确的训练目标，从而提高模型的识别能力。
在标注完成后，我们可以开始训练文字识别模型。
在 Python 中，我们可以使用 TensorFlow 或 Keras 来构建和训练模型。
这些库提供了丰富的函数和工具，可以帮助我们定义模型的结构、选择合适的损失函数和优化算法，并进行模型的训练和评估。
python实现批量图片识别并翻译
python实现批量图⽚识别并翻译近⼩编遇到⼀个⽣存问题，⼥朋友让我给她翻译英⽂化妆品标签。
美其名⽈："程序猿每天英语开发,英⽂⼀定很好吧，来帮我翻译翻译化妆品成分"，”来，帮我看看这个⾯膜建议敷⼏分钟“。
看来斥巨资买化妆品不算完，还需要会各种英⽂介绍。
默默收起⼤学考的⼀摞429分的四级证书，我打开了IDE。
我打算开发⼀个能批量翻译的图⽚的demo，把家⾥的各种化妆品都翻译好。
机智如我，是不会⾃⼰从训练模型做起的，打开有道智云的友好的AI接⼝页⾯，果然有图⽚翻译服务，体验了⼀下可是真不错，于是果断使⽤。
效果展⽰，⼀起来看看效果吧：识别过程如下：逐个看看效果哈！make up for ever 虽然没翻译成玫珂菲，哈哈哈但是关键词长期保湿、固定喷雾都翻译出来了~~棒这个更是不明觉厉,韩⽂、英⽂混合都能翻译~~~樱花⽔的表现也不错哦~再乱⼊⼀个开起来更像包装盒的图⽚识别，效果不错，没受图⽚上⽂字倾斜等影响：调⽤API的准备⼯作——⽣成调⽤所需要的应⽤id和密钥根据有道智云的接⼝约定，需要先在有道智云的个⼈页⾯上⽣成调⽤所需要的应⽤id和密钥，以便作为你的调⽤标识以及收费参考。
具体步骤是：在有道智云的个⼈页⾯上创建实例、创建应⽤、绑定应⽤和实例，获取调⽤接⼝⽤到的应⽤的id和密钥。
具体个⼈注册的过程和应⽤创建过程详见⽂章分享开发过程介绍1、api接⼝介绍先介绍下该⼯程的核⼼部分，有道智云服务的调⽤接⼝接⼝调⽤⽅式：POST请求格式：表单相应格式：JSON接⼝调⽤参数调⽤API需要向接⼝发送以下字段来访问服务。
字段名类型含义必填备注type text⽂件上传类型True⽬前⽀持Base64，请置该字段值为1from text源语⾔True参考下⽅的⽀持语⾔ (可设置为auto)to text⽬标语⾔True参考下⽅的⽀持语⾔ (可设置为auto)appKey text应⽤ID True可在应⽤管理查看salt text UUID True1995882C5064805BC30A39829B779D7Bsign text签名True md5(应⽤Id+q+salt+应⽤密钥)ext text翻译结果⾳频格式，⽀持mp3false mp3q text要识别的图⽚true type为1时必填,图⽚的Base64编码false jsondocType text服务器响应类型，⽬前只⽀持jsonrender text是否需要服务端返回渲染的图⽚，0：否；1：是，默认是0false0nullIsError text 如果ocr没有检测到⽂字，是否返回错误，false：否；true：是，默认是falsefalse注意是字符串字段名类型含义必填备注签名⽣成⽅法如下：1、将请求参数中的应⽤ID appKey , 图⽚的Base64编码 q ,UUID salt 和应⽤密钥按照应⽤ID+q+salt+应⽤密钥的顺序拼接得到字符串 str 。
Python如何基于Tesseract实现识别文字功能
Python如何基于Tesseract实现识别⽂字功能机器视觉从Google的⽆⼈驾驶汽车到可以识别假钞的⾃动售卖机，机器视觉⼀直都是⼀个应⽤⼴泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
这⾥我们将重点介绍机器视觉的⼀个分⽀：⽂字识别。
介绍如何⽤⼀些Python库来识别和使⽤在线图⽚中的⽂字。
我们可以很轻松的阅读图⽚⾥的⽂字，但是机器阅读这些图⽚就会⾮常困难，利⽤这种⼈类⽤户可以正常读取但是⼤多数存贮器没法读取的图⽚，这时验证码（CAPTCHA）就出现了。
验证码读取的难易程序也⼤不相同。
将图像翻译成⽂字⼀般被称为光学⽂字识别（Optical Character Recognition，OCR）。
可以实现OCR的底层库并不多，⽬前很多库都是使⽤共同的⼏个底层OCR库，或者是在上⾯进⾏定制。
OCR库概述在读取和处理图像、图像相差的机器学习以及创建图像等任务中，Python⼀直都是⾮常出⾊的语⾔。
虽然有很多库可以进⾏图像处理，但是这⾥我们只介绍Tesseract库。
TesseractTesseract是⼀个OCR库，⽬前由Google赞助。
Tesseract是⽬前公认最优秀、最精确的开源OCR系统。
除了极⾼的精确度，Tesseract也具有很⾼的灵活性。
它可以通过训练识别出任何字体，也可以识别出任何Unicode字符。
安装Tesseract：Windows系统下载可执⾏安装⽂件安装即可。
安装pytesseractTesseract是⼀个Python的命令⾏⼯具，不是通过import语句导⼊的库。
安装之后，要⽤tesseract命令在Python的外⾯运⾏，但我们可以通过pip安装⽀持Python版本的Tesseract库：pip install pytesseract处理规范的⽂字你要处理的⼤多数⽂字都是⽐较⼲净、格式规范的。
格式霍英东的⽂字通常具有以下特点：使⽤统⼀的标准字体（不包含⼿写体、草书或者⼗分“花哨”的字体），复印或者拍照但是字体清晰、没有多余的痕迹或者污点。
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基于Python的图片文字识别
张明文2013040201010
张岩2013040202008
【摘要】
在有些工程中，有时候我们需要对图片文字识别。
本文利用Python,调用OpenCV库，先对图片进行预处理，然后借助Google开源的pytesser对图片文字进行了识别。
【关键词】：OpenCV,pytesser,文字识别
一关于OCR
光学字符识别（英语：Optical Character Recognition,OCR）是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。
一般包括以下几个过程：图像输入、图像前处理、预识别：
1图像输入：对于不同的图像格式，有着不同的存储格式，不同的压缩方式，目前有OpenCV、CxImage等开源项目。
2预处理：主要包括二值化，噪声去除，倾斜较正等。
2.1二值化：
对摄像头拍摄的图片，大多数是彩色图像，彩色图像所含信息量巨大，对于图片的内容，我们可以简单的分为前景与背景，为了让计算机更快的、更好地识别文字，我们需要先对彩色图进行处理，使图片只剩下前景信息与背景信息，可以简单的定义前景信息为黑色，背景信息为白色，这就是二值化图。
2.2噪声去除：
对于不同的文档，我们对噪声的定义可以不同，根据噪声的特征进行去燥，就叫做噪声去除。
3倾斜校正：由于一般用户，在拍照文档时，都比较随意，因此拍照出来的图片不可避免的产生倾斜，这就需要文字识别软件进行较正。
4版面分析：将文档图片分段落，分行的过程就叫做版面分析，由于实际文档的多样性，复杂性，因此，目前还没有一个固定的，最优的切割模型。
5字符切割：由于拍照条件的限制，经常造成字符粘连，断笔，因此极大限制了识别系统的性能。
6字符识别：这一研究已经是很早的事情了，比较早有模板匹配，后来以特征提取为主，由于文字的位移，笔画的粗细，断笔，粘连，旋转等因素的影响，极大影响特征的提取的难度。
7版面还原：人们希望识别后的文字，仍然像原文档图片那样排列着，段落不变，位置不变，顺序不变地输出到Word文档、PDF文档等，这一过程就叫做版面还原。
8后处理、校对：根据特定的语言上下文的关系，对识别结果进行校正，就是后处理。
二利用OpenCV进行预处理
（一）关于OpenCV
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。
OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。
OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C 语言接口。
该库也有大量的Python,Java和MATLAB的接口。
另外，一个使用CUDA 的GPU接口也于2010年9月开始实现。
(二)使用OpenCV进行图片预处理
1.读入图像，并把彩色图转化为灰度图
本文需要识别的图片如下，为一张彩色图
在进行图像处理的时候，对灰度图的处理往往比彩色图简单一些，也少消耗一下资源，所以，在进行下一步工作前，我们先把图像转化为灰度图。
OpenCV 提供的读入图像接口函数为成imread,转化为灰度图的接口函数为cvtColor,并给它传入参数COLOR_BGR2GRAY,它就可以实现彩色图到灰度图的转换，转化为灰度图后图像如下。
2.对图像进行形态学开运算，并做自适应阈值处理
把图像转换为灰度图后，有时候会产生噪点，有时候文字会在有些地方断裂，这是我们不希望看到的，所以，我们利用开运算去除噪点，并是文字连续。
另外，转化为灰度图后，我们发现图片对比度不是很好，为此，我们在采用自适应阈值对图片进行阈值处理，以增强对比度，便于后文的pytesser对文字进行识别。
尽心开运算和自适应阈值处理以后，图片效果如下
三利用pytesser进行文字识别
pytesser，OCR in Python using the Tesseract engine from Google。
是谷歌OCR 开源项目的一个模块，可将图片中的文字转换成文本（主要是英文）。
本文的前面已经对图片进行了各种预处理，现在就利用pytesser来进行文字识别。
如果对图片的预处理做的很好，pytesser基本可以实现100%的文字识别。
但是pytesser 也有它的不足，它对于图片质量要求较高，除此之外，对于形态相同的数字和字母容易混淆，比如0和O。
改进的办法是利用机器学习，纠正识别错的，提高之后的识别准确率。
四总结与结论
通过对图像进行阈值变换，开运算等预处理，最后采用pytesser对图片文字信息进行了提取，由于图片的质量不同，识别成功率也有所不同。
在今后的研究中，可能有必要采取机器学习来提高识别的准确率。
参考文献：
[1]陈胜勇，刘盛等.基于OpenCV的计算机视觉技术实现[M].北京：科学出版社，2008.
[2]汪益民.基于OCR的书写文字识别系统设计.安徽农业大学2007
[3]沈艳.基于CMAC神经网络的手写字体识别技术.哈尔滨工程大学.2011
[4]颜伟，李巧月.基于OpenCV的高斯平滑和自适应阈值化算法研究中国矿业大学2010
附录源程序
import os
from pytesser import*
import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('p.jpg',0) imgray=
cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRA Y)
#img=cv2.medianBlur(img,5)
#进行开运算处理
opening=cv2.morphologyEx(imgray, cv2.MORPH_OPEN,kernel)
#自适应阈值处理
th2=
cv2.adaptiveThreshold(opening,255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,\
cv2.THRESH_BINARY,15,20)
#显示图片
cv2.imshow('adative',th2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()。