深入学习使用ocr算法识别图片中文字的方法

Posted 2020-12-28 wj-1314

　　公司有个需求，简单点说需要从一张图片中识别出中文，通过python来实现，当然其他程序也行，只要能实现，而小编主要学习python，所以就提了python。一个小白在网上遨游了一天，终于找到一丝丝思绪，特意在此分享，希望大神提出宝贵的意见。

　　今天还是在学习OCR算法中，但是好像自己摸索确实比较难一点，而且python实现图片中文识别的方法还是不多，所以我打算记录一下自己学习的过程。今天看到一个菜鸟都可以用的开源项目，那就是OCR开源项目tesseract，可能对于还是菜鸟的我来说，最好不过了，可以试试此项目，还可以看看源码，何乐而不为呢！

　　OCR开源项目很多，给大家一个链接，这个链接列出了现有的比较出名的OCR开源项目，链接如下：

https://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_optical_character_recognition_software

　　从上面的排名可以看到，Tesseract是排在第一名的！所以下面就认真学习一下Tesseract。首先介绍一下Tesseract，然后安装，测试，了解其不足等等。

     Tesseract的OCR引擎目前已作为开源项目发布在Google Project，
其项目主页在这里查看https://github.com/tesseract-ocr， 

    它支持中文OCR，并提供了一个命令行工具。python中对应的包是
pytesseract. 通过这个工具我们可以识别图片上的文字。

一    Tesseract的安装测试使用

1.1   小编的开发环境如下：

• windows 7 
• python 3.6
• pycharm

 

1.2   下载安装包

　　首先下载Tesseract在Windows下的安装版。(因为在国外访问不了谷歌，所以别人FQ下载了下来，这里给大家百度网盘链接)

http://pan.baidu.com/s/1i56Uxlr

　　根据https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki，找到非官方的安装包，好像只看到64位的安装包　　　　http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe，下载后直接安装即可，但是要记得你的安装目录，我们等会配置环境变量要用。

　　如果不是做英文的图文识别，还需要下载其他语言的识别包https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Data-Files。

　　简体字识别包：https://raw.githubusercontent.com/tesseract-ocr/tessdata/4.00/chi_sim.traineddata

　　繁体字识别包：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/raw/4.0/chi_tra.traineddata

 

安装python对应的包：pytesseract

pip install pytesseract

1.3    安装Tesseract

　　下载下来之后一路Next安装好，然后在开始菜单找到其控制台引导程序，如下图所示：

使用Tesseract ocr有两种方式：
    动态库方式 libtesseract和执行程序方式 tesseract.exe

    小编使用的是第二个方式，也方便Python调用（主要是小编比较菜）。

　　

 1.4   测试英文字符识别

　　上面的安装包里自带了已经训练好的英文-拉丁文识别数据~所以我们先来测试一下英文字符的识别吧~识别图像如下：

1.4.1 把上面的图片放到Tesseract的安装目录下，如下图所示：

 

1.4.2  打开上面提到的控制台窗口，如下图所示：

1.4.3  在窗口中输入命令：“tesseract.exe 0.jpg 1”，并回车，如下图所示：

01.jpg代表待识别的源文件，1代表输出文件名，默认输出格式是txt文件格式！

注意，上面的 lang之前是-l 而不是-1！

1.4.4 让我们先查看一下01.jpg照片，如下图：

 

1.4.5  在安装目录下生成了1.txt文件，识别结果如下图所示：

 

 　　既然安装好了，测试也可以了，我们就进行实战，做图像识别。

二   python用tesseract-ocr做图像识别

　　虽然说一行代码可以搞定识别图片，但是我们需要导入两个库，这是别人写好的封装好的库文件。只有导入人家库，我们才能识别一行代码实现图片文字。

• 这里我们需要用到两个库：pytesseract和PIL
• 同时我们还需要安装识别引擎tesseract-ocr

2.1   pytesseract和PIL的安装

　　安装这两个包可以借助pip 

- 1，命令行安装 
pip install PIL 
pip install pytesseract 

- 2，如果你用的pycharm编辑器，就可以直接借助pycharm实现快速安装。 

2.2  大概介绍下相关模块的概念：

　　Python-tesseract 是光学字符识别Tesseract OCR引擎的Python封装类。能够读取任何常规的图片文件(JPG, GIF ,PNG , TIFF等)并解码成可读的语言。在OCR处理期间不会创建任何临文件

　　PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的图像处理库，目前版本为 1.1.7，我们可以 在这里 下载学习和查找资料。

　　Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类，通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件，读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。

　　python对图像的处理比较常见的是用pytesseract识别验证码，要安装pytesseract库，必须先安装其依赖的PIL及tesseract-ocr，其中PIL为图像处理库，而后面的tesseract-ocr则为google的ocr识别引擎。

    下载链接：http://www.waitalone.cn/python-php-ocr.html   

    该链接文档描述了如何配置相关环境，以及识别验证码的python代码，
总结起来就三步：    安装PIL.exe；
                           安装tesseract-ocr-setup.exe;
                           安装pip install pytesseract    

 

2.3   解决python2.X中PIL在Python3.X中不能使用

 　　目前PIL的官方最新版本为1.1.7，支持的版本为python 2.5, 2.6, 2.7，并不支持python3，经查询python3.X用pillow代替，进入DOS命令行窗口，敲入以下代码

pip install pillow

　　提示安装成功，再运行程序没有问题。

 2.4 正式识别图片中的文字（包括简单的英文和复杂的英文）

2.4.1 下面进入正题，我们识别下面的东西，看图（两种情况）：

 

2.4.2  python代码如下：　　

import pytesseract
from PIL import Image

#打开验证码图片
image = Image.open(‘02.jpg‘)
#加载一下图片防止报错，此处可以省略
image.load()
#调用show来展示图片，调试用此处可以省略
image.show()
text = pytesseract.image_to_string(Image.open(‘02.jpg‘))
print(text)

2.4.3  查看运行结果，运行后，结果如下：

 

2.4.5 总结

　　从上面我们可以发现，运行代码后的结果， 简单的图片识别率还是可以的，但是复杂的话 就...，所以希望自己继续学习，继续寻找有用的库。

三   Image模块的用法介绍（转）

3.1  简介

    图像处理是一门应用非常广的技术，而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴。PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的图像处理库，目前版本为 1.1.7，我们可以 在这里 下载学习和查找资料。

    Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类，通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件，读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。

3.2  使用

    导入 Image 模块。然后通过 Image 类中的 open 方法即可载入一个图像文件。如果载入文件失败，则会引起一个 IOError ；若无返回错误，则 open 函数返回一个 Image 对象。现在，我们可以通过一些对象属性来检查文件内容，即：

1 >>> import Image
2  >>> im = Image.open("j.jpg")
3  >>> print im.format, im.size, im.mode
4 JPEG (440, 330) RGB

　　

这里有三个属性，我们逐一了解。

        format : 识别图像的源格式，如果该文件不是从文件中读取的，则被置为 None 值。

        size : 返回的一个元组，有两个元素，其值为象素意义上的宽和高。

        mode : RGB（true color image），此外还有，L（luminance），CMTK（pre-press image）。

3.3 简单的几何变化

  色彩空间变换。

convert() : 该函数可以用来将图像转换为不同色彩模式。

   图像增强。

 Filters : 在 ImageFilter 模块中可以使用 filter 函数来使用模块中
一系列预定义的增强滤镜。

 

>>>out = im.resize((128, 128))                     

 >>>out = im.rotate(45)                             #逆时针旋转 45 度角。

 >>>out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)       #左右对换。

 >>>out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)       #上下对换。

 >>>out = im.transpose(Image.ROTATE_90)             #旋转 90 度角。

 >>>out = im.transpose(Image.ROTATE_180)            #旋转 180 度角。

>>>out = im.transpose(Image.ROTATE_270)            #旋转 270 度角。