pycharm使用案例——利用pytesseract进行图形识别的利用

代码的第一部分是导入所需要的库，包括 pytesseract 和 PIL 中的 Image。pytesseract 是一个开源的 OCR（光学字符识别）库，可以用来识别图像中的文字。PIL（Python Imaging Library）是一个用于图像处理的库。

接下来是定义了一个函数 demo()，该函数用来执行图像识别操作。

在 demo() 函数中，首先使用 Image.open() 方法打开了名为 “3.png” 的图片，将其赋值给变量 image。

然后，使用 pytesseract.image_to_string() 方法对 image 进行识别。其中，通过 lang=‘chi_sim’ 指定识别语言为中文。

最后，使用 print() 函数将识别出的文本打印输出。

在代码的主程序部分，通过 if name == ‘main’: 判断是否是直接运行该脚本，如果是，则调用 demo() 函数进行图像识别。

需要注意的是，运行这段代码前需要确保已经安装了 pytesseract 库和其它相关的依赖库，同时需要下载并安装中文语言包和其它必要的训练数据。

这两个代码都可以

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Oct 24 11:03:32 2023

@author: Lenovo
"""

import pytesseract
from PIL import Image
def demo():
    # 打开要识别的图片
    image = Image.open('3.png')
    # 使用pytesseract调用image_to_string方法进行识别，传入要识别的图片，lang='chi_sim'是设置为中文识别，
    text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')
    # 输入所识别的文字
    print(text)

if __name__ == '__main__':
    demo()

from PIL import Image
import pytesseract


# 添加tesseract的路径
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'E:\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

"""
image_to_string()：如果识别英文或数字可以不必额外参数，如果识别其他语言则需要加上lang参数
lang='chi_sim'表示要识别的是中文简体
没有识别出来时，返回空白
"""
text = pytesseract.image_to_string(Image.open('3.png'), lang='chi_sim')

# 将识别到的文本写入到文件中
with open('output2.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:
    file.write(text)

print("文本已生成为output.txt文件。")

图片

 

第一个代码会直接输出 

第二个代码会生成一共文件

 

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