pytesseract.image_to_string(img)识别汉字

可以识别汉字，但需要注意以下几点：

1. 需要安装中文语言包，可以通过以下命令安装：

sudo apt-get install tesseract-ocr-chi-sim

2. 需要调整识别参数，以适应不同的图片和文字。

3. 需要处理好图片的清晰度、对比度等问题，以提高识别率。

4. 对于一些特殊字体、手写字等情况，识别效果可能不理想。

相关问题

import pytesseract from PIL import Image, ImageEnhance, ImageFilter # 打开图片 img = Image.open('C:/Users/Administrator/Desktop/测试/证件.jpg') # 预处理图片，去除噪点，提高对比度和亮度 img = img.convert('L') img = ImageEnhance.Contrast(img).enhance(2) img = ImageEnhance.Brightness(img).enhance(1.5) img = img.filter(ImageFilter.MedianFilter()) # 选择识别语言为中文 text = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim') # 打印识别结果 print(text)将识别到的内容写入TXT

文件中可以使用以下代码：

with open('result.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(text)

其中，`result.txt`为要写入的文件名，`'w'`表示以写入模式打开文件，`encoding='utf-8'`表示使用UTF-8编码写入文件。

from PIL import Image import pytesseract path = r'D:\spyder\img\chinese.png' # cong = r'--psm 10' text = pytesseract.image_to_string(Image.open(path),lang="chi_sim") print(text) 以上代码什么意思

以上代码是使用Python的PIL库和pytesseract库进行图像文字识别的示例代码。

首先，导入了`Image`模块和`pytesseract`模块。

然后，定义了一个变量`path`，它存储了待识别图像的路径。

接下来，使用`Image.open()`函数打开图像文件，并使用`pytesseract.image_to_string()`函数将图像中的文字识别为字符串。`lang="chi_sim"`参数指定了要识别的文字是中文（简体）。

最后，将识别结果打印输出。

总体来说，以上代码的作用是读取一张图片，并使用Tesseract OCR引擎对其中的中文文字进行识别，并将识别结果打印输出。