将图片翻译成文字一般被称为光学文字识别（Optical Character Recognition，OCR）。可以实现OCR 的底层库并不多，目前很多库都是使用共同的几个底层OCR 库，或者是在上面进行定制。
easyocr是基于torch的深度学习模块
easyocr安装后调用过程中出现opencv版本不兼容问题，所以放弃此方案。
优点：部署快，轻量级，离线可用，免费
缺点：自带的中文库识别率较低，需要自己建数据进行训练
Tesseract 是一个OCR 库，目前由Google 赞助（Google 也是一家以OCR 和机器学习技术闻名于世的公司）。Tesseract 是目前公认最优秀、最精确的开源OCR 系统。
除了极高的精确度，Tesseract 也具有很高的灵活性。它可以通过训练识别出任何字体（只要这些字体的风格保持不变就可以），也可以识别出任何Unicode 字符。
python 识别图片上的数字，使用pytesseract库从图像中提取文本，而识别引擎采用 tesseract-ocr。
pytesseract是python包装器，它为可执行文件提供了pythonic API。
1、安装必要的包：
pip install pillow pip install pytesseract
2、安装tesseract-ocr的识别引擎
最新版本下载地址： https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki
或者更多版本的tesseract下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
安装完后，需要将Tesseract添加到系统变量中。
环境变量： 我的电脑 ->属性 -> 高级系统设置 ->环境变量 ->系统变量 ，在 path 中添加 安装路径。
并将训练好的模型文件 chi_sim.traineddata 放入该目录中，这样安装就完成了。
在命令行 WIN+R 输入cmd ：输入 tesseract -v ,出现版本信息，则配置成功。
tesseract-ocr默认不支持中文识别。支持中文识别.png
3、解决pytesseract 找不到路径的问题。
在自己安装的pytesseract包中，找到pytesseract.py文件
打开pytesseract.py文件，修改 tesseract_cmd 的值：tesseract.exe 的安装路径 。
为了避免其他的错误，使用双反斜杠，或者斜杠
4、简单使用
import pytesseract from PIL import Image if __name__ == '__main__': text = pytesseract.image_to_string(Image.open("D:\\test.png"),lang="eng") # 如果你想试试Tesseract识别中文，只需要将代码中的eng改为chi_sim即可 print(text)
测试图片：
输出结果：
用Tesseract可以识别格式规范的文字，主要具有以下特点：
使用一个标准字体（不包含手写体、草书，或者十分“花哨的”字体）
虽然被复印或拍照，字体还是很清晰，没有多余的痕迹或污点
排列整齐，没有歪歪斜斜的字
没有超出图片范围，也没有残缺不全，或紧紧贴在图片的边缘
下面将给出几个tesseract识别图片中文字的例子。
首先是E://figures/other/poems.jpg, 输入命令 tesseract E://figures/other/poems.jpg E://figures/other/poems.txt， 则会将poems.jpg中的识别文字写入到poems.txt中，如下图：
接着是稍微有点倾斜的文字图片th.jpg,识别情况如下：
可以看到识别的情况不如刚才规范字体的好，但是也能识别图片中的大部分字母。
最后是识别简体中文，需要事先安装简体中文语言包，再讲chi_sim.traineddata放在C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata目录下。我们以图片timg.jpg为例：
输入命令：
tesseract E://figures/other/timg.jpg E://figures/other/timg.txt -l chi_sim
识别结果如下：
只识别错了一个字，识别率还是不错的。
最后加一句，Tesseract对于彩色图片的识别效果没有黑白图片的效果好。
pytesseract是Tesseract关于Python的接口，可以使用pip install pytesseract安装。安装完后，就可以使用Python调用Tesseract了，不过，你还需要一个Python的图片处理模块，可以安装pillow.
输入以下代码，可以实现同上述Tesseract命令一样的效果：
import pytesseract from PIL import Image pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C://Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe' text = pytesseract.image_to_string(Image.open('E://figures/other/poems.jpg')) print(text)
运行结果如下：
两个工具的使用方法和对比效果。
pip install cnocr
看到 Successfully installed xxx 则说明安装成功。
如果你只想对图片中的中文进行识别，那么 cnocr 是一个不错的选择，你只需要安装 cnocr 包即可。
但如果你想试试其他语言的OCR识别，Tesseract 是更好的选择。
cnocr 主要针对的是排版简单的印刷体文字图片，如截图图片，扫描件等。目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。
尽管它分别提供了单行识别函数和多行识别函数，但在本人实测下，单行识别函数的效果非常糟糕，或者说要求的条件十分苛刻，基本上连截图的文字都识别不出来。
不过多行识别函数还不错，使用该函数识别的代码如下：
from cnocr import CnOcr ocr = CnOcr() res = ocr.ocr('test.png') print("Predicted Chars:", res)
用于识别这个图片里的文字：
效果如下：
如果不是很吹毛求疵，这样的效果已经很不错了。
优点：使用方便，功能强大
缺点：大量使用需要收费
我自己采用的是调用百度API的方式，下面是我的步骤：
注册百度账号，创建OCR应用可以参考其他教程。
购买后使用python调用方法
方式一： 通过urllib直接调用，替换自己的api_key和secret_key即可
# coding=utf-8 import sys import json import base64 # 保证兼容python2以及python3 IS_PY3 = sys.version_info.major == 3 if IS_PY3: from urllib.request import urlopen from urllib.request import Request from urllib.error import URLError from urllib.parse import urlencode from urllib.parse import quote_plus else: import urllib2 from urllib import quote_plus from urllib2 import urlopen from urllib2 import Request from urllib2 import URLError from urllib import urlencode # 防止https证书校验不正确 import ssl ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context API_KEY = 'YsZKG1wha34PlDOPYaIrIIKO' SECRET_KEY = 'HPRZtdOHrdnnETVsZM2Nx7vbDkMfxrkD' OCR_URL = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/accurate_basic" """ TOKEN start """ TOKEN_URL = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token' """ 获取token """ def fetch_token(): params = {'grant_type': 'client_credentials', 'client_id': API_KEY, 'client_secret': SECRET_KEY} post_data = urlencode(params) if (IS_PY3): post_data = post_data.encode('utf-8') req = Request(TOKEN_URL, post_data) try: f = urlopen(req, timeout=5) result_str = f.read() except URLError as err: print(err) if (IS_PY3): result_str = result_str.decode() result = json.loads(result_str) if ('access_token' in result.keys() and 'scope' in result.keys()): if not 'brain_all_scope' in result['scope'].split(' '): print ('please ensure has check the ability') exit() return result['access_token'] else: print ('please overwrite the correct API_KEY and SECRET_KEY') exit() """ 读取文件 """ def read_file(image_path): f = None try: f = open(image_path, 'rb') return f.read() except: print('read image file fail') return None finally: if f: f.close() """ 调用远程服务 """ def request(url, data): req = Request(url, data.encode('utf-8')) has_error = False try: f = urlopen(req) result_str = f.read() if (IS_PY3): result_str = result_str.decode() return result_str except URLError as err: print(err) if __name__ == '__main__': # 获取access token token = fetch_token() # 拼接通用文字识别高精度url image_url = OCR_URL + "?access_token=" + token text = "" # 读取测试图片 file_content = read_file('test.jpg') # 调用文字识别服务 result = request(image_url, urlencode({'image': base64.b64encode(file_content)})) # 解析返回结果 result_json = json.loads(result) print(result_json) for words_result in result_json["words_result"]: text = text + words_result["words"] # 打印文字 print(text)
方式二：通过HTTP-SDK模块进行调用
from aip import AipOcr APP_ID = '25**9878' API_KEY = 'VGT8y***EBf2O8xNRxyHrPNr' SECRET_KEY = 'ckDyzG*****N3t0MTgvyYaKUnSl6fSw' client = AipOcr(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY) def get_file_content(filePath): with open(filePath, 'rb') as fp: return fp.read() image = get_file_content('test.jpg') res = client.basicGeneral(image) print(res) #res = client.basicAccurate(image) #print(res)
直接识别屏幕指定区域上的文字
from aip import AipOcr APP_ID = '25**9878' API_KEY = 'VGT8y***EBf2O8xNRxyHrPNr' SECRET_KEY = 'ckDyzG*****N3t0MTgvyYaKUnSl6fSw' client = AipOcr(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY) from io import BytesIO from PIL import ImageGrab out_buffer = BytesIO() img = ImageGrab.grab((100,200,300,400)) img.save(out_buffer,format='PNG') res = client.basicGeneral(out_buffer.getvalue()) print(res)
Atas ialah kandungan terperinci python OCR文字识别的方法有哪些. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
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