python实现图像识别的示例代码

一、安装库

首先我们需要安装PIL和pytesseract库。
PIL：（Python Imaging Library）是Python平台上的图像处理标准库，功能非常强大。
pytesseract：图像识别库。

我这里使用的是python3.6，PIL不支持python3所以使用如下命令

pip install pytesseract
pip install pillow

如果是python2，则在命令行执行如下命令：

pip install pytesseract
pip install PIL

这时候我们去运行上面的代码会发现如下错误：

错误提示的很明显：
No such file or directory ："tesseract"

这是因为我们没有安装tesseract-ocr引擎

二、tesseract-ocr引擎

光学字符识别(OCR,Optical Character Recognition)是指对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。OCR技术非常专业，一般多是印刷、打印行业的从业人员使用，可以快速的将纸质资料转换为电子资料。关于中文OCR，目前国内水平较高的有清华文通、汉王、尚书，其产品各有千秋，价格不菲。国外OCR发展较早，像一些大公司，如IBM、微软、HP等，即使没有推出单独的OCR产品，但是他们的研发团队早已掌握核心技术，将OCR功能植入了自身的软件系统。对于我们程序员来说，一般用不到那么高级的，主要在开发中能够集成基本的OCR功能就可以了。这两天我查找了很多免费OCR软件、类库，特地整理一下，今天首先来谈谈Tesseract，下一次将讨论下Onenote 2010中的OCR API实现。可以在这里查看OCR技术的发展简史。
Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发，至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。然而，HP不久便决定放弃OCR业务，Tesseract也从此尘封。
数年以后，HP意识到，与其将Tesseract束之高阁，不如贡献给开源软件业，让其重焕新生－－2005年，Tesseract由美国内华达州信息技术研究所获得，并求诸于Google对Tesseract进行改进、消除Bug、优化工作。

###安装tesseract-ocr引擎

brew install tesseract

然后我们通过tesseract -v看一下是否安装成成功

tesseract 3.05.01
leptonica-1.75.0
libjpeg 9b : libpng 1.6.34 : libtiff 4.0.9 : zlib 1.2.11

这时候我们运行上面代码会出现乱码

这是因为tesseract默认只有语言包中没有中文包，如下图：

###安装tesseract-ocr语言包
我们去GitHub下载我们需要的语言包，这里我只下载了chi_tra.traineddata和chi_sim.traineddata
github：tesseract-ocr/tessdata
然后放到/usr/local/Cellar/tesseract/3.05.01/share/tessdata路径下面。

可以通过tesseract --list-langs查看本地语言包：

可以通过tesseract --help-psm 查看psm

0：定向脚本监测（OSD）
1： 使用OSD自动分页
2 ：自动分页，但是不使用OSD或OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）
3 ：全自动分页，但是没有使用OSD（默认）
4 ：假设可变大小的一个文本列。
5 ：假设垂直对齐文本的单个统一块。
6 ：假设一个统一的文本块。
7 ：将图像视为单个文本行。
8 ：将图像视为单个词。
9 ：将图像视为圆中的单个词。
10 ：将图像视为单个字符。

为什么这里要强调语言包和psm，因为我们在使用中会用到，
比如多个语言包组合并且视为统一的文本块将使用如下参数：

pytesseract.image_to_string(image,lang="chi_sim+eng",config="-psm 6")

这里我们通过+来合并使用多个语言包。

接下来我们看一下配置好一切的正确结果。

import pytesseract
from PIL import Image

image = Image.open("../pic/c.png")
code = pytesseract.image_to_string(image,lang="chi_sim",config="-psm 6")
print(code)

此时大公告成。

来源：https://blog.csdn.net/github_33304260/article/details/79155154