识别图片文字的python代码

以下是Python识别图片文字的代码示例：

import pytesseract
from PIL import Image

# 读取图片并转换为灰度图像
image = Image.open('example.jpg').convert('L')

# 使用pytesseract识别图片中的文字
text = pytesseract.image_to_string(image)

# 输出识别结果
print(text)

需要注意的是，此代码需要使用pytesseract和Pillow库。在运行之前，请确保已经安装这两个库。另外，需要将example.jpg替换为你要识别的图片路径。

相关问题

图片识别文字python代码

以下是一个利用Python实现图片识别文字的代码示例：

import pytesseract
from PIL import Image

# 将图片转换为黑白
def convert_to_bw(image):
    img = image.convert('L')
    threshold = 127
    table = []
    for i in range(256):
        if i < threshold:
            table.append(0)
        else:
            table.append(1)
    return img.point(table, '1')

# 识别图片中的文字
def recognize_text(image):
    text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')
    return text

# 读取图片
image = Image.open('test.png')

# 转换为黑白
bw_image = convert_to_bw(image)

# 识别文字
text = recognize_text(bw_image)

# 输出识别结果
print(text)

这个例子使用了pytesseract库和PIL库，其中pytesseract库提供了OCR（Optical Character Recognition）功能，PIL库提供了图片处理的功能。代码中，首先将彩色图片转换为黑白图片，然后利用pytesseract库识别图片中的文字，最后输出识别结果。此代码示例适用于中文字符识别，若需识别其他语言字符，需要更改lang参数。

批量图片识别文字python代码

以下是利用Python进行批量图片识别文字的代码：

import pytesseract
from PIL import Image
import os

# 设置tesseract文件路径
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe"

# 待识别图片路径
image_folder = "path/to/image/folder"

# 识别结果保存路径
result_folder = "path/to/result/folder"

# 循环处理文件夹中的图片
for filename in os.listdir(image_folder):
    if filename.endswith(".png") or filename.endswith(".jpg"):
        # 打开图片
        img = Image.open(os.path.join(image_folder, filename))
        # 识别图片中的文字
        text = pytesseract.image_to_string(img, lang='eng')
        # 保存识别结果
        with open(os.path.join(result_folder, f"{filename}.txt"), "w", encoding="utf-8") as f:
            f.write(text)

上述代码中，需要设置tesseract文件路径，也就是tesseract.exe文件所在路径。同时需要指定待识别图片路径和识别结果保存路径。循环处理图片时，使用`os.listdir()`函数获取文件夹中的文件名列表，使用`os.path.join()`函数拼接文件路径，打开图片并使用`pytesseract.image_to_string()`函数进行文字识别，最后将识别结果保存到指定路径下的txt文件中。