我现在手里有24张图片，我需要用Python建立一个模型用于提取这些图片中的文本信息，我将训练集和测试集的比例划分为3:1，已这24张图片为基础开始训练,用Python怎么实现

您可以按照以下步骤使用Python建立模型用于提取图片中的文本信息：

1. 准备数据集：将24张图片转换为文本数据，可以使用OCR技术或手动输入。将这些文本数据保存为CSV格式的文件，每行代表一张图片中的文本。

2. 加载数据集：使用Python中的pandas库加载CSV文件，并将数据集划分为训练集和测试集。可以使用train_test_split函数来划分。

3. 特征提取：使用Python中的文本处理库（如nltk）对文本数据进行特征提取。可以使用词袋模型、TF-IDF等技术将文本转换为数字特征。

4. 训练模型：使用Python中的机器学习库（如scikit-learn）训练模型。可以使用朴素贝叶斯、支持向量机等算法。

5. 模型评估：使用测试集对模型进行评估。可以使用准确率、召回率、F1值等指标进行评估。

6. 模型应用：使用训练好的模型对新的图片进行文本提取。将提取的文本保存为CSV格式的文件。

下面是示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 1. 准备数据集
data = pd.read_csv('text_data.csv')
X = data['text']
y = data['label']

# 2. 加载数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)

# 3. 特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test = vectorizer.transform(X_test)

# 4. 训练模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train, y_train)

# 5. 模型评估
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

# 6. 模型应用
new_data = pd.read_csv('new_images.csv')
new_X = vectorizer.transform(new_data['text'])
new_y = clf.predict(new_X)
new_data['label'] = new_y
new_data.to_csv('new_images_with_text.csv', index=False)

在上面的示例代码中，我们假设已经将24张图片中的文本转换为CSV文件，并将其命名为text_data.csv。在训练模型之前，我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。接着，我们使用CountVectorizer对文本进行特征提取，并使用MultinomialNB算法训练模型。在模型评估中，我们使用accuracy_score计算准确率。最后，在模型应用中，我们使用训练好的模型对新的图片进行文本提取，并将提取的文本保存为CSV文件。