python cnocr实战案例

Python的`cnocr`库是一个OCR（光学字符识别）工具，主要用于识别简体中文图片中的文本。在实战案例中，你可以应用它来处理一些需要提取图像文字的情景，比如：

1. **网页抓取**：从网页截图中提取文字，方便数据爬虫使用。

from PIL import Image
import cnocr

# 加载图像
img = Image.open('screenshot.jpg')
# 使用cnocr识别
oem = OCR()  # 初始化OCR引擎
text = oem.OCRLib(img)
print(text)

2. **文档自动化**：扫描纸质文件并转换为电子文本，用于整理笔记或存储信息。

import pytesseract
import cv2

image = cv2.imread('document.pdf')  # 假设是PDF转成的灰度图像
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')  # 使用Tesseract和cnocr结合识别
print(text)

3. **监控日志分析**：在安全监控系统中，对摄像头捕获的告警截图中的错误信息进行实时解析。

def analyze_log(image_path):
    text = ocr_engine.recognize(image_path)
    print("识别到的日志内容：", text)

analyze_log('alarms.jpg')