遥想当年,图片文字识别不是很牛的时代,小编都是边看图片,边码字,那个年代还有专门的人负责打字,堪称打字员。随着技术的不断进步,图片 文字识别的精度越来越高,很多课本都可以扫描,然后使用图片识别工具进行文字的提取工作。
当然你可以完全使用腾讯,或者百度的API 进行图片文字的识别,它们都有自己的接口。作为新型一代的科技人员的小编,怎么会直接使用API,自己动手搞起来
OCR 文字识别
OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备检查图片上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率,是OCR最重要的课题,ICR(Intelligent Character Recognition)的名词也因此而产生。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有:拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性,产品的稳定性,易用性及可行性等。
OCR的原理:
图像输入、预处理:
二值化:对摄像头拍摄的图片,大多数是彩色图像,为了让计算机更快的,更好的识别文字,可以简单的定义前景信息为黑色,背景信息为白色,这就是二值化图了。
噪声去除:根据噪声的特征进行去噪,就叫做噪声去除
倾斜较正:拍照出来的图片不可避免的产生倾斜,这就需要文字识别软件进行较正。
版面分析:将文档图片分段落,分行的过程就叫做版面分析,由于实际文档的多样性,复杂性,因此,目前还没有一个固定的,最优的切割模型。
字符切割、字符识别、版面恢复、后处理、校对等等
文字识别Tesseract
说到文字识别,不得不提Tesseract,Tesseract现在已经升级到6.0以上,幸运的是,Tesseract提供了exe的可安装文件(私信小编:tesseract,获取文件,当然,你也可以直接在网站上下载,速度很慢,小编已经共享网盘)
刚开始小编使用的是3.0.2版本,安装完成后,直接在CMD命令行中输入如下:
软件会自动在本文件夹下,生成一个stdout.txt的文件,识别效果还可以
pytesseract 是python下的的文字识别库,但是pytesseract的运行,需要tesseract的软件,所以仍然需要安装esseract。这里是小编踩到的第一个坑。想着直接安装pytesseract,就可以运行图片识别。
虽然小编安装了tesseract 但是版本太低,代码运行提示要高于3.0.5,怎奈小编刚开始安装的是3.0.2
卸载重新下载,本次小编直接安装 了5.0以上的版本,安装完成后,直接在cmd下输入
软件提示TESSDATA_PREFIX 的环境变量有问题,找不到可以使用的语言检测模型,这里是小编踩到的第二坑,直接新建一个环境变量
环境变量
环境变量配置完成后,再次输入
软件正常运行,但是无法提取结果,按照小编的理解,会在文件夹下有一个stdout的txt文件,这里是小编踩的第三个坑,4.0以上版本不在这里输入stdout ,而是随便一个文件名称,输入
便成功识别了文字,且识别效果比3.0版本要好
左 3.0 右5.0
ok ,当你安装好了tesseract,便可以进行图片文字的识别工作,但是这样的话,每张图片都敲一次命令,太费事,还好小编会python 啊,毕竟人生苦短吗
下期带你看如何使用python与tesseract, 我们不仅识别文字,还可以提取文字在图片的位置
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