如何使用tesserocr和pytesseract模块

这期内容当中小编将会给大家带来有关如何使用tesserocr和pytesseract模块，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

1.tesserocr的使用

#从文件识别图像字符
In [7]: tesserocr.file_to_text('image.png')
Out[7]: 'Python3WebSpider\n\n'

#查看tesseract已安装的语言包
In [8]: tesserocr.get_languages()
Out[8]: ('/usr/share/tesseract/tessdata/', ['eng'])

#从图片数据识别图像字符
In [9]: tesserocr.image_to_text(im)
Out[9]: 'Python3WebSpider\n\n'

#查看版本信息
In [10]: tesserocr.tesseract_version()
Out[10]: 'tesseract 3.04.00\n leptonica-1.72\n libgif 4.1.6(?) : libjpeg 6b (libjpeg-turbo 1.2.90) : libpng 1.5.13 : libtiff 4.0.3 : zlib 1.2.7 : libwebp 0.3.0\n'

2.pytesseract使用

功能：

• get_tesseract_version　　返回系统中安装的Tesseract版本。

• image_to_string　　将图像上的Tesseract OCR运行结果返回到字符串

• image_to_boxes　　返回包含已识别字符及其框边界的结果

• image_to_data　　返回包含框边界，置信度和其他信息的结果。需要Tesseract 3.05+。有关更多信息，请查看Tesseract TSV文档

• image_to_osd　　返回包含有关方向和脚本检测的信息的结果。

参数：

image_to_data(image, lang=None, config='', nice=0, output_type=Output.STRING)

• image object　　图像对象

• lang String，Tesseract　　语言代码字符串

• config String　　任何其他配置为字符串，例如：config='--psm 6'

• nice Integer　　修改Tesseract运行的处理器优先级。Windows不支持。尼斯调整了类似unix的流程的优点。

• output_type　　类属性，指定输出的类型，默认为string。有关所有支持类型的完整列表，请检查pytesseract.Output类的定义。

from PIL import Image
import pytesseract

#如果PATH中没有tesseract可执行文件，请指定tesseract路径
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd='C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\\tesseract.exe'

#打印识别的图像的字符串
print(pytesseract.image_to_string(Image.open('test.png')))

#指定语言识别图像字符串,eng为英语
print(pytesseract.image_to_string(Image.open('test-european.jpg'), lang='eng'))

#获取图像边界框
print(pytesseract.image_to_boxes(Image.open('test.png')))

#获取包含边界框，置信度，行和页码的详细数据
print(pytesseract.image_to_data(Image.open('test.png')))

#获取方向和脚本检测
print(pytesseract.image_to_osd(Image.open('test.png'))

图像识别简单应用

一般图像处理验证，需要通过对图像进行灰度处理、二值化后增加图像文字的辨识度，下面是一个简单的对图像验证码识别处理，如遇到复杂点的图像验证码如中间带多条同等大小划线的验证码需要对文字进行乔正切割等操作，但它的识别度也只有百分之30左右，所以得另外想别的办法来绕过验证

from PIL import Image
import pytesseract

im = Image.open('66.png')
#二值化图像传入图像和阈值
def erzhihua(image,threshold):
  ''':type image:Image.Image'''
  image=image.convert('L')
  table=[]
  for i in range(256):
    if i < threshold:
      table.append(0)
    else:
      table.append(1)
  return image.point(table,'1')
image=erzhihua(im,127)
image.show()
result=pytesseract.image_to_string(image,lang='eng')
print(result)

模拟自动识别验证码登陆：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time  : 2018/7/13 8:58
# @Author : Py.qi
# @File  : login.py
# @Software: PyCharm
from selenium import webdriver
from selenium.common.exceptions import TimeoutException,WebDriverException
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.remote.webelement import WebElement
from io import BytesIO
from PIL import Image
import pytesseract
import time

user='zhang'
password='123'
url='http://10.0.0.200'
driver=webdriver.Chrome()
wait=WebDriverWait(driver,10)

#识别验证码
def acker(content):
  im_erzhihua=erzhihua(content,127)
  result=pytesseract.image_to_string(im_erzhihua,lang='eng')
  return result

#验证码二值化
def erzhihua(image,threshold):
  ''':type image:Image.Image'''
  image=image.convert('L')
  table=[]
  for i in range(256):
    if i < threshold:
      table.append(0)
    else:
      table.append(1)
  return image.point(table,'1')

#自动登陆
def login():
  try:
    driver.get(url)
    #获取用户输入框
    input=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#loginname'))) #type:WebElement
    input.clear()
    #发送用户名
    input.send_keys(user)
    #获取密码框
    inpass=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#password'))) #type:WebElement
    inpass.clear()
    #发送密码
    inpass.send_keys(password)
    #获取验证输入框
    yanzheng=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#code'))) #type:WebElement
    #获取验证码在画布中的位置
    codeimg=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#codeImg'))) #type:WebElement
    image_location = codeimg.location
    #截取页面图像并截取掩码码区域图像
    image=driver.get_screenshot_as_png()
    im=Image.open(BytesIO(image))
    imag_code=im.crop((image_location['x'],image_location['y'],488,473))
    #输入验证码并登陆
    yanzheng.clear()
    yanzheng.send_keys(acker(imag_code))
    time.sleep(2)
    yanzheng.send_keys(Keys.ENTER)
  except TimeoutException as e:
    print('timeout:',e)
  except WebDriverException as e:
    print('webdriver error:',e)
if __name__ == '__main__':
  login()

上述就是小编为大家分享的如何使用tesserocr和pytesseract模块了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。