Python ocr
时间: 2024-06-08 20:03:47 浏览: 18
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是一种技术,它能够从图像或扫描文档中识别出文本内容。在Python中,有许多库支持OCR功能,特别是对于处理图像文件中的文本提取。其中最流行的一些库包括:
1. Tesseract: Tesseract是由Google开发的一个开源OCR引擎,它有Python接口,如pytesseract库,使得在Python中使用Tesseract变得简单。
2. pytesseract: 这是Tesseract OCR的Python接口,通常用于图像到文本的转换。安装这个库后,你可以读取和识别PDF、JPG、PNG等图片中的文字。
3. PIL (Pillow): Python Imaging Library的一个分支,它提供了图像处理的基本操作,与Tesseract结合使用进行OCR。
4. OCRopus: 这是一个完整的OCR系统,提供了多种语言的支持,但使用起来可能比Tesseract复杂一些,但效果通常更好。
5. Google Cloud Vision API: 如果你需要更高级的功能或服务,Google的云端API也提供了OCR服务,并可通过Python SDK调用。
相关问题
python ocr
Python OCR是一种用于识别图像中的文字的技术。在Python中,有多种库可以实现OCR功能,如cnocr、pytesseract等。引用\[1\]中的代码演示了如何使用cnocr库进行OCR识别,通过调用CnOcr类的ocr()函数,可以将指定图像中的文字识别出来。引用\[2\]中的代码展示了如何使用pytesseract库调用tesseract-ocr进行文字识别,通过调用image_to_string()函数,可以将指定图像中的文字转换为字符串。引用\[3\]中的代码也展示了使用pytesseract库进行OCR识别的简单示例,通过调用image_to_string()函数,同样可以将指定图像中的文字识别出来。所以,Python OCR是一种利用Python编程语言实现的文字识别技术,可以帮助我们从图像中提取文字信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python之OCR文字识别](https://blog.csdn.net/wu_zhiyuan/article/details/125412990)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Python实现OCR文字识别](https://blog.csdn.net/weixin_50814640/article/details/129449260)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
python ocR
有多种Python OCR库可以用于文字识别,其中比较常用的有ddddocr、Tesseract和PaddleOCR。
1. 对于ddddocr,可以通过pip命令在Python终端进行安装。安装完毕后,可以使用以下代码进行文字识别:
```python
import ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr()
with open("C:\\Users\\dragon\\Desktop\\pictures\\1.png", 'rb') as f:
img_bytes = f.read()
res = ocr.classification(img_bytes)
print(res)
```
2. 对于Tesseract,同样可以使用pip命令进行安装。安装完毕后,可以使用以下代码进行文字识别:
```python
import pytesseract
from PIL import Image
# 英文识别
text1 = pytesseract.image_to_string(Image.open(r"C:\Users\1.png"), lang='eng')
print("英文模式识别结果:", text1)
# 简体中文识别
text2 = pytesseract.image_to_string(Image.open(r"C:\Users\1.png"), lang='chi_sim')
print("中文模式识别结果:", text2)
# 简体中文与英文混合识别
text3 = pytesseract.image_to_string(Image.open(r"C:\Users\1.png"), lang='chi_sim eng')
print("中英文混合模式识别结果:", text3)
```
3. PaddleOCR也可以通过pip安装。安装完毕后,可以使用以下代码进行文字识别:
```python
from paddleocr import PaddleOCR
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")
img_path = r"C:\\Users\\3.png"
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for line in result<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python实现OCR的多种方法(安装部署以及应用实例)](https://blog.csdn.net/weixin_67147229/article/details/130435525)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
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