Python中怎么识别图片里的文字

1.Tesseract的安装及配置

Tesseract的安装我们可以移步到该网址 https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/，我们可以看到如下界面：

 

有很多版本供大家选择，大家可以根据自己的需求选择。其中w32表示32位系统，w64表示64位系统，大家选择合适的版本即可。

可能下载速度比较慢，大家可以选择链接：https://pan.baidu.com/s/1jKZe_ACLQCVXiCmvHj9adw 提取码：ayel下载。安装时我们需要知道我们安装的位置，将安装目录配置到系统path变量当中，我们路径是D:\CodeField\Tesseract-OCR。

 

我们右击我的电脑/此电脑->属性->高级系统设置->环境变量->Path->编辑->新建然后将我们的路径复制进去即可。添加好系统变量后后我们还需要依次点确定，这样才算配置好了。

2.下载语言包

Tesseract默认是不支持中文的，如果想要识别中文或者其它语言需要下载相应的语言包，下载地址如下：https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Data-Files ，进入网站后我们往下翻：

 

其中有两个中文语言包，一个Chinese-Simplified和Chinese-Traditional，它们分别是简体中文和繁体中文，我们选择需要的下载即可。下载完成后我们需要放到Tesseract的路径下的tessdata目录下，我们路径是D:\CodeField\Tesseract-OCR\tessdata。

3.其它模块下载

除了上面的步骤，我们还需要下载两个模块：

pip install pytesseractpip install pillow

第一个是用于文字识别的，第二个是用于图片读取的。接下来我们就可以进行文字识别了。

三、文字识别

1.单张图片识别

接下来的操作就要简单的多，下面是我们要识别的图片：

 

接下来就是我们文字识别的代码：

import pytesseractfrom PIL import Image# 读取图片im = Image.open('sentence.jpg')# 识别文字string = pytesseract.image_to_string(im)print(string)

识别结果如下：

Do not go gentle into that good night!

因为默认是支持英文的，所以我们可以直接识别，但是当我们要识别中文或其它语言时就需要做些修改：

import pytesseractfrom PIL import Image# 读取图片im = Image.open('sentence.png')# 识别文字，并指定语言string = pytesseract.image_to_string(im, lang='chi_sim')print(string)

在识别时，我们设置lang='chi_sim'，也就是把语言设置为简体中文，只有当你的tessdata目录下有简体中文包该设置才会生效。下面是我们用来识别的图片：

 

识别结果如下：

不 要 温 顺 的 走 进 那 个 良 夜

图片内容被准确识别出来了。有一点我们需要知道，在我们将语言设置为简体中文或其它语言后，Tesseract还是可以识别出英文字符。

2.批量图片识别

既然我们把单张图片识别列出来了，就肯定还有批量图片识别这个功能，这就需要我们准备一个txt文件了，比如我有text.txt文件，内容如下：

sentence1.jpgsentence2.jpg

我们将代码修改为如下：

import pytesseract# 识别文字string = pytesseract.image_to_string('text.txt', lang='chi_sim')print(string)

但是这样自己写一个txt文件难免有些麻烦，因此我们又可以进行如下修改：

import osimport pytesseract# 文字图片的路径path = 'text_img/'# 获取图片路径列表imgs = [path + i for i in os.listdir(path)]# 打开文件f = open('text.txt', 'w+', encoding='utf-8')# 将各个图片的路径写入text.txt文件当中for img in imgs:    f.write(img + '\n')# 关闭文件f.close()# 文字识别string = pytesseract.image_to_string('text.txt', lang='chi_sim')print(string)