利用Tesseract-ocr进行图片文字识别

文章作者:易明
个人博客:https://yiming1012.github.io
简书主页:https://www.jianshu.com/u/6ebea55f5cec
邮箱地址:1129079384@qq.com

背景简介

    最近有一个需求,识别随车清单图片,并提取关键信息。经过调研选取了两种方法尝试:

1、Google维护的Tesseract-ocr
2、百度云OCR

Tesseract-ocr介绍

1、从https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki
下载对应的版本。推荐4.0以上。

2、安装过程中需要下载Additional language data。你可以全选,也可以只下载中文包。安装的过程比较漫长……

3、测试Tesseract

  1. 查看版本:tesseract -v



    2.查看语言:tesseract --list-langs



    3.识别图片:tesseract hua.png out

由上面看出,识别出来的都是啥啊。

4、通过Python识别图片文字。

  1. Python代码
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image as myImage
import pytesseract
# 指定tesseract路径
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe'
# 读取图片
img = myImage.open('hua.png')
# 识别图片
text = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim')
print(text)
  1. 待识别的图片


  2. 识别效果

    可以看出,tesseract-ocr的识别效果较差。不过,它的优势是可以通过jTessBoxEditor工具来修正错误数据训练字库,感兴趣的同学可以尝试,这里不再赘述。

百度云OCR

1、调用百度云文字识别的API,首先需要进入百度智能云官网——产品服务——文字识别——应用列表——创建应用。创建成功之后,便可以获的AppIDAPI KeySecret Key三个参数。


2、Python开发者可以参考Python-SDK指南,其中对Python如何调用接口以及具体参数配置做了详细说明。其他语言开发者可以参考该网站其他SDK文档。
3、通过pip安装baidu-aip包: pip install baidu-aip
4、代码展示:

# -*- coding: gbk -*-
from aip import AipOcr
import pandas as pd

# 配置百度参数
config = {
    'appId': 'yourappid',
    'apiKey': 'yourapiKey',
    'secretKey': 'yoursecretKey'
}
client = AipOcr(**config)

def get_file_content(file):
    with open(file, 'rb') as fp:
        return fp.read()

def img_to_str(image_path):
    image = get_file_content(image_path)
    """ 如果有可选参数 """
    options = {}
    # 是否检测图像朝向,默认不检测
    options["detect_direction"] = "true"
    # 是否返回识别结构中每一行的置信度
    options["probability"] = "true"
    # result = client.basicGeneral(image)
    result = client.basicAccurate(image, options)
    print(result.get("words_result"))
    df = pd.DataFrame(result.get("words_result"))
    return df

pictureContent = img_to_str('hua.png')
print(pictureContent)
print(list(pictureContent['words']))

5、效果展示



其中,图片为向左旋转90度后的,从上面看出,该接口能检测图片朝向,并能识别图中文字,而且准确率非常高。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 205,386评论 6 479
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,939评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,851评论 0 341
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,953评论 1 278
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,971评论 5 369
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,784评论 1 283
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,126评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,765评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,148评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,744评论 2 323
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,858评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,479评论 4 322
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,080评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,053评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,278评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,245评论 2 352
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,590评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容