一、选择正确的文字识别工具
在Python中，有多个文字识别工具可供选择。比如Tesseract-OCR，Google Cloud Vision API等。在使用之前，需对文字识别工具进行了解。
Tesseract-OCR是由Google开源的OCR（Optical Character Recognition）引擎，通过图像和预处理来识别文本。但是Tesseract-OCR对多语言文字的识别率较低，需要针对性的进行优化。
import pytesseract
from PIL import Image
# 选择Tesseract-OCR引擎
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe"
# 打开并识别图片
img = Image.open('example.png')
text = pytesseract.image_to_string(img)
print(text)
二、进行图片预处理
在进行图片文字提取前，需要考虑做一些图片预处理操作，可以大大提高识别率。例如灰度化、二值化、去除噪音等。
下面是一个使用OpenCV进行图片预处理的例子。
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('example.png')
# 灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
# 去除噪点
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
# 识别文字
text = pytesseract.image_to_string(opening)
print(text)
三、调整识别参数
在使用Tesseract-OCR识别图片文字时，可以调整识别参数。通过调整参数，可以提高识别率。
import pytesseract
from PIL import Image
# 选择Tesseract-OCR引擎
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe"
# 调整识别参数
custom_config = r'--psm 6'
# 打开并识别图片
img = Image.open('example.png')
text = pytesseract.image_to_string(img, config=custom_config)
print(text)
四、图像分割
对于复杂图片，文字可能会与其他元素混在一起，降低识别率。因此，可以进行图像分割，将文字和其他元素分开，提高识别率。
下面是一个简单的图像分割例子，使用了OpenCV的轮廓检测功能。
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('example.png')
# 灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
# 去除噪点
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制边界
for i in range(len(contours)):
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
# 保存结果图片
cv2.imwrite('result.png', img)
原创文章，作者：RSJA，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/134603.html
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