热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

基于Python的OCR实现示例

这篇文章主要介绍了基于Python的OCR实现示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

摘要:

近几天在做一个东西,其中需要对图像中的文字进行识别,看了前辈们的文章,找到两个较简单的方法:使用python的pytesseract库和调用百度AI平台接口。写下这篇文章做一个比较简短的记录和学习,后期如果有新内容再行补充。

1、使用python的pytesseract库

主要是安装库,比较简单,直接使用 pip install 安装即可;另外,如果进行中文识别,需要下载语言包,并配置好相应环境,具体操作可以进行百度,教程有不少。因为这个识别方法比较简单(但效果并不是很理想),下面直接贴出测试代码:

import pytesseract
from PIL import Image
img = Image.open('./testImages/test01.jpg')
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe'
s = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim') #不加lang参数的话,默认进行英文识别
print(s)

2、调用百度AI平台接口(有调用次数限制,通用50000次/天,学习完全够用)

这个类似于调用接口实现词法分析等操作,首先通过注册获得APP_ID、API_KEY、SECRET_KEY,然后调用接口实现OCR。由于是在线API,如果图片体积比较大,涉及到上传数据、分析数据、返回数据等一系列操作,需要一定的时间。此外,因为返回的是 dict 类型数据,所以需要对结果进行处理(这套算法是按行识别文字的,准确率较高,基本可以直接将结果进行提取和拼接)。实现起来比较简单,下面直接贴出代码:

from aip import AipOcr
APP_ID = '00000000'
API_KEY = '00000000000000000000'
SECRET_KEY = '00000000000000000000'
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
 
def get_file_content(filePath):
  with open(filePath, 'rb') as fp:
    return fp.read()
 
def image2text(fileName):
  image = get_file_content(fileName)
  dic_result = client.basicGeneral(image)
  res = dic_result['words_result']
  result = ''
  for m in res:
    result = result + str(m['words'])
  return result
 
getresult = image2text('./test01.jpg')
print(getresult)

小结:

主要是初次接触OCR这个领域所做的一些笔记,后续再深入进行学习。

python实现的ocr接口

import pytesseract
import requests
from PIL import Image
from PIL import ImageFilter
from StringIO import StringIO
from werkzeug.utils import secure_filename
from gevent import monkey
from gevent.pywsgi import WSGIServer
monkey.patch_all()
from flask import Flask,render_template,jsonify,request,send_from_directory
import time
import os
import base64
import random


app = Flask(__name__)
UPLOAD_FOLDER='upload'
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = UPLOAD_FOLDER
basedir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
ALLOWED_EXTENSIOnS= set(['png','jpg','JPG','PNG'])

def allowed_file(filename):
  return '.' in filename and filename.rsplit('.',1)[1] in ALLOWED_EXTENSIONS

@app.route('/',methods=['GET'],strict_slashes=False)
def indexpage():
  return render_template('index.html')

@app.route('/',methods=['POST'],strict_slashes=False)
def api_upload():
  log = open("error.log","w+")
  file_dir = os.path.join(basedir, app.config['UPLOAD_FOLDER'])
  if not os.path.exists(file_dir):
    os.makedirs(file_dir)
  print request.headers
  print >> log, request.headers
  f = request.files['file']
  postLang = request.form.get("lang", type=str) 

  log.close()

  if f and allowed_file(f.filename):
    fname = secure_filename(f.filename)
    ext = fname.rsplit('.',1)[1]
    unix_time = int(time.time())
    new_filename = str( random.randrange(0, 10001, 2))+str(unix_time)+'.'+ext
    f.save(os.path.join(file_dir,new_filename))
    if cmp(postLang, "chi_sim"):
      strboxs = pytesseract.image_to_boxes(Image.open("/var/OCRhtml/upload/" + new_filename), lang="chi_sim")
      strdata = pytesseract.image_to_string(Image.open("/var/OCRhtml/upload/" + new_filename), lang="chi_sim")
      print "Chinese"
    else:
      strboxs = pytesseract.image_to_boxes(Image.open("/var/OCRhtml/upload/"+new_filename))
      strdata = pytesseract.image_to_string(Image.open("/var/OCRhtml/upload/"+new_filename))
    return jsonify({"errno":0, "msg":"succeed ","data":strdata,"info":strboxs})
  else:
    return jsonify({"errno":1001, "errmsg":u"failed"})

if __name__ == '__main__':
  http_server = WSGIServer(('', 80), app)
  http_server.serve_forever()

到此这篇关于基于Python的OCR实现示例的文章就介绍到这了,更多相关Python OCR 内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持!


推荐阅读
  • 使用正则表达式爬取36Kr网站首页新闻的操作步骤和代码示例
    本文介绍了使用正则表达式来爬取36Kr网站首页所有新闻的操作步骤和代码示例。通过访问网站、查找关键词、编写代码等步骤,可以获取到网站首页的新闻数据。代码示例使用Python编写,并使用正则表达式来提取所需的数据。详细的操作步骤和代码示例可以参考本文内容。 ... [详细]
  • 计算机存储系统的层次结构及其优势
    本文介绍了计算机存储系统的层次结构,包括高速缓存、主存储器和辅助存储器三个层次。通过分层存储数据可以提高程序的执行效率。计算机存储系统的层次结构将各种不同存储容量、存取速度和价格的存储器有机组合成整体,形成可寻址存储空间比主存储器空间大得多的存储整体。由于辅助存储器容量大、价格低,使得整体存储系统的平均价格降低。同时,高速缓存的存取速度可以和CPU的工作速度相匹配,进一步提高程序执行效率。 ... [详细]
  • 本文介绍了前端人员必须知道的三个问题,即前端都做哪些事、前端都需要哪些技术,以及前端的发展阶段。初级阶段包括HTML、CSS、JavaScript和jQuery的基础知识。进阶阶段涵盖了面向对象编程、响应式设计、Ajax、HTML5等新兴技术。高级阶段包括架构基础、模块化开发、预编译和前沿规范等内容。此外,还介绍了一些后端服务,如Node.js。 ... [详细]
  • SpringMVC接收请求参数的方式总结
    本文总结了在SpringMVC开发中处理控制器参数的各种方式,包括处理使用@RequestParam注解的参数、MultipartFile类型参数和Simple类型参数的RequestParamMethodArgumentResolver,处理@RequestBody注解的参数的RequestResponseBodyMethodProcessor,以及PathVariableMapMethodArgumentResol等子类。 ... [详细]
  • python限制递归次数(python最大公约数递归)
    本文目录一览:1、python为什么要进行递归限制 ... [详细]
  • 提升Python编程效率的十点建议
    本文介绍了提升Python编程效率的十点建议,包括不使用分号、选择合适的代码编辑器、遵循Python代码规范等。这些建议可以帮助开发者节省时间,提高编程效率。同时,还提供了相关参考链接供读者深入学习。 ... [详细]
  • VScode格式化文档换行或不换行的设置方法
    本文介绍了在VScode中设置格式化文档换行或不换行的方法,包括使用插件和修改settings.json文件的内容。详细步骤为:找到settings.json文件,将其中的代码替换为指定的代码。 ... [详细]
  • 知识图谱——机器大脑中的知识库
    本文介绍了知识图谱在机器大脑中的应用,以及搜索引擎在知识图谱方面的发展。以谷歌知识图谱为例,说明了知识图谱的智能化特点。通过搜索引擎用户可以获取更加智能化的答案,如搜索关键词"Marie Curie",会得到居里夫人的详细信息以及与之相关的历史人物。知识图谱的出现引起了搜索引擎行业的变革,不仅美国的微软必应,中国的百度、搜狗等搜索引擎公司也纷纷推出了自己的知识图谱。 ... [详细]
  • 本文介绍了一些好用的搜索引擎的替代品,包括网盘搜索工具、百度网盘搜索引擎等。同时还介绍了一些笑话大全、GIF笑话图片、动态图等资源的搜索引擎。此外,还推荐了一些迅雷快传搜索和360云盘资源搜索的网盘搜索引擎。 ... [详细]
  • 《数据结构》学习笔记3——串匹配算法性能评估
    本文主要讨论串匹配算法的性能评估,包括模式匹配、字符种类数量、算法复杂度等内容。通过借助C++中的头文件和库,可以实现对串的匹配操作。其中蛮力算法的复杂度为O(m*n),通过随机取出长度为m的子串作为模式P,在文本T中进行匹配,统计平均复杂度。对于成功和失败的匹配分别进行测试,分析其平均复杂度。详情请参考相关学习资源。 ... [详细]
  • SLAM中相机运动估计的基本问题及解决方案
    本文讨论了SLAM中相机运动估计的基本问题,指出了解决方案的存在。作者认为阅读相关SLAM书籍是掌握基础原理的有效途径,而不是仅仅依赖现成的解决方案。同时,作者也提到了激光雷达和特征点匹配等技术在SLAM中的应用,并建议读者深入理解相关原理,而不是盲目追求现成的代码。 ... [详细]
  • 树莓派语音控制的配置方法和步骤
    本文介绍了在树莓派上实现语音控制的配置方法和步骤。首先感谢博主Eoman的帮助,文章参考了他的内容。树莓派的配置需要通过sudo raspi-config进行,然后使用Eoman的控制方法,即安装wiringPi库并编写控制引脚的脚本。具体的安装步骤和脚本编写方法在文章中详细介绍。 ... [详细]
  • 本文由编程笔记#小编整理,主要介绍了关于数论相关的知识,包括数论的算法和百度百科的链接。文章还介绍了欧几里得算法、辗转相除法、gcd、lcm和扩展欧几里得算法的使用方法。此外,文章还提到了数论在求解不定方程、模线性方程和乘法逆元方面的应用。摘要长度:184字。 ... [详细]
  • HTML5网页模板怎么加百度统计?
    本文介绍了如何在HTML5网页模板中加入百度统计,并对模板文件、css样式表、js插件库等内容进行了说明。同时还解答了关于HTML5网页模板的使用方法、表单提交、域名和空间的问题,并介绍了如何使用Visual Studio 2010创建HTML5模板。此外,还提到了使用Jquery编写美好的HTML5前端框架模板的方法,以及制作企业HTML5网站模板和支持HTML5的CMS。 ... [详细]
  • 分享css中提升优先级属性!important的用法总结
    web前端|css教程css!importantweb前端-css教程本文分享css中提升优先级属性!important的用法总结微信门店展示源码,vscode如何管理站点,ubu ... [详细]
author-avatar
--多么哇噻的姑娘
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有