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②【算法数据结构+acm】从入门到进阶吐血整理书单50+本（珍藏版)
③【数据库】从入门到进阶必读18本技术书籍网盘吐血整理网盘(珍藏版)
④【Web前端】从HTML到JS到AJAX到HTTP从框架到全栈帮你走更少弯路(珍藏版)
⑤【python】书最全已整理好（从入门到进阶）(珍藏版)
⑥【机器学习】+python整理技术书（从入门到进阶已经整理好）（珍藏版）
⑦【C语言】推荐书籍从入门到进阶带你走上大牛之路（珍藏版）
⑧【安卓】入门到进阶推荐书籍整理pdf书单整理（珍藏版）
⑨【架构师】之路史诗级必读书单吐血整理四个维度系列80+本书(珍藏版)
⑩【C++】吐血整理推荐书单从入门到进阶成神之路100+本(珍藏)
⑪【ios】IOS书单从入门到进阶吐血整理(珍藏版)
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python图像识别一般基础到的就是tesseract了，在爬虫中处理验证码广泛使用。
安装
安装教程网上大都差不多，Windows下确实比较麻烦，涉及到各种路径、环境变量甚至与linux不同的路径分隔符，所以这里的安装是基于__Centos7__。
1. 依赖安装
yum install -y automake autoconf libtool gcc gcc-c++
2. 安装leptonica
Leptonica主要用于图像处理和图像分析
- 原则上所有的库文件都是可以直接用yum安装的，如果想要具体的某个版本，可以前往官方源下载对应版本然后按照对应方式编译
wget http://www.leptonica.org/source/leptonica-1.74.4.tar.gz
tar -zxvf leptonica-1.74.4.tar.gz
cd leptonica-1.74.4/
./configure
make && make install
3. 安装tesseract
其他各版本可以在这里下载并自行编译，也提供直接使用的文件。
yum install tesseract
4. 验证安装
tesseract --version
5. 语言包下载
前往tesseract-ocr/tessdata下载相应的语言包,然后将之移动到tessdata目录下，可以用whereis tesseract查看一下具体的目录，我的是/usr/share/tesseract/tessdata/
mv *.traineddata /usr/local/share/tessdata/
6. 查看目前已下载的语言
tesseract --list-langs
使用
# tesseract
Usage:
tesseract --help | --help-psm | --help-oem | --version
tesseract --list-langs [--tessdata-dir PATH]
tesseract --print-parameters [options...] [configfile...]
tesseract imagename|stdin outputbase|stdout [options...] [configfile...]
OCR options:
--tessdata-dir PATH Specify the location of tessdata path.
--user-words PATH Specify the location of user words file.
--user-patterns PATH Specify the location of user patterns file.
-l LANG[+LANG] Specify language(s) used for OCR.
-c VAR=VALUE Set value for config variables.
Multiple -c arguments are allowed.
--psm NUM Specify page segmentation mode.
--oem NUM Specify OCR Engine mode.
NOTE: These options must occur before any configfile.
语法
tesseract imagename outputbase [-l lang] [-psm pagesegmode] [configfile...]
- imagename：图片名字
- outputbase：指定输出，如果希望直接输出而不是保存到文件，那么就使用 stdout，否则这个参数将会作为保存结果的文件的前缀
-l指定语言文件，默认使用英文tesseract --print-parameters：查看更多参数信息- 使用-c指定单项参数的值或者将配置写入配置文件放在命令最后(支持多个配置文件)
- psm 识别图像的方式
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。
python中使用
Tesseract安装完成后可以很方便的被Python调用，但是需要pillow和pytesseract的支持。
python中转换
image_to_data(image, lang=None, config='', nice=0, output_type=Output.STRING)
- image Object，由Tesseract处理的图像的PIL Image/NumPy数组
- lang String，Tesseract语言代码字符串
- config String，任何其他配置字符串，例如：config=’–psm 6’
- 语言文件可以叠加，用“+”隔开
- 我们也可以在这里进行tessdata路径的设置，跟在config里面即可
- 更多配置包括config和psm都和tesseract类似
实例：
流程： 打开图片，配置，转换，可以通过Image的open或者cv2的imread打开图片，之后对图片进行对比度增强，降噪等处理，效果会好一些。
from PIL import Image
import pytesseract
class Languages:
CHS = 'chi_sim'
ENG = 'eng'
def img_to_str(image_path, lang=Languages.ENG):
return pytesseract.image_to_string(Image.open(image_path), lang)
print(img_to_str('pic/numu.png', lang=Languages.ENG))
print(img_to_str('pic/pro.png', lang=Languages.ENG))
总结
- 简单的文本识别效果还是不错的，但是设计到多空行、符号等，识别效果就不是太好了，准确度方面可以通过对字库的训练达到想要的效果，之后对获取到的文本利用诸如re等各种库进行操作，其实应用还蛮广泛的。2. 但是它在验证码方面的话效果还是不错的，验证码的话tesserocr也是比较方面的.
- 识别中文可能会出现编码错误，这也是识别上的漏洞之一了，网上大佬们所说的改变文本的编码似乎并不能解决问题，所以对长文本图片处理还是不太建议直接转换。
- 图文处理也可以借鉴一些各平台的API，百度、腾讯、美团都有支持.
