python模板匹配ocr

要在Python中使用OCR进行模板匹配，你可以使用Python的PIL库和pytesseract库。首先，需要导入所需的库和模块，并安装Tesseract OCR。在Mac系统上，你可以使用pip来安装Tesseract OCR。确保你的Python版本是3.6.6，pip版本是19.0.1。

接下来，你需要从PIL库中导入Image模块和从pytesseract库中导入pytesseract模块。然后，使用Image.open()函数打开待识别的图片文件，将其作为参数传递给pytesseract.image_to_boxes()函数。

在图像上运行OCR后，你将获得一个包含识别结果的字典。你可以使用split()函数将其拆分成一个字符串列表。然后，你可以遍历该列表，获取每个字符的坐标信息，通过split()函数将其拆分为单个字符和其对应的坐标。你可以选择只获取字符部分。

最后，你可以将每个字符组合成一个完整的句子，并打印结果。下面是一个示例代码：

from PIL import Image
import pytesseract

# 打开图片并进行OCR识别
resDict = pytesseract.image_to_boxes(Image.open('images/example4.png'), lang="eng")

# 将结果拆分成字符串列表
arrLetters = resDict.split("\n")

# 提取字符部分并组合成句子
sentence = ""
for letters in arrLetters:
    char = letters.split(" ")[0]
    sentence += char

# 打印结果
print(sentence)

这段代码将打开名为'example4.png'的图片文件，并使用英语语言进行OCR识别。然后，它将提取识别结果中的字符部分，并将其组合成一个句子。最后，它会打印出该句子。

注意：在运行代码之前，请确保已经安装了必要的库和模块，并且将图片文件路径替换为实际的路径。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python使用OCR识别中英文](https://blog.csdn.net/u013538542/article/details/102769593)[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%"]
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