介绍 # !/usr/bin/env python3
#,- *安康;编码:utf-8 - * -
import 水珠
得到os import 路径
import 操作系统
import pytesseract
得到PIL import 形象
得到queue import 队列
import 线程
import datetime
import cv2
def convertimg (picfile, outdir):
& # 39;才能& # 39;& # 39;调整图片大小,对于过大的图片进行压缩
picfile才能:,,图片路径
outdir才能:,,图片输出路径
& # 39;才能& # 39;& # 39;
时间=img 才能;Image.open (picfile)
宽度,才能,height =img.size
while 才能;(width *, height 祝辞,4000000):,#,该数值压缩后的图片大约,两百多k
,,,width =, width //2
,,,height =, height //2
时间=new_img 才能;img.resize((宽度,高度),Image.BILINEAR)
new_img.save才能(path.join (outdir, os.path.basename (picfile)))
def baiduOCR (ts_queue):
while 才能;not ts_queue.empty ():
,,,picfile =, ts_queue.get ()
,,,filename =, path.basename (picfile)
,,,outfile =, & # 39; D: \ \ pythonProject \ scrapy研究\ IpProxy \ port_zidian.txt& # 39;
,,,img =, cv2.imread (picfile, cv2.IMREAD_COLOR)
,,,print(“正在识别图片:\ t", +,文件名)
,,,message =, pytesseract.image_to_string (img lang =, & # 39; eng # 39;)
,,,message =, message.replace (& # 39; & # 39;,, & # 39; & # 39;)
,,,message =, message.replace (& # 39; \ n # 39;,, & # 39; & # 39;)
,,,#,message =, client.basicAccurate (img),, #,通用文字高精度识别,每天,800,次免费
,,,#打印(“识别成功!“))
,,,试一试:
,,,,,filename1 =, filename.split(& # 39; # 39;公司)[0]
,,,,,filename1 =, & # 39; & # 39; . join (filename1)
,,,,,with 开放(输出文件,& # 39;a + & # 39;), as :
,,,,,,,fo.writelines (& # 39; \ & # 39; & # 39;, +, filename1 +, & # 39; \ & # 39; & # 39;, +, & # 39;: & # 39;, +, message +, & # 39;, & # 39;)
,,,,,,,fo.writelines (& # 39; \ n # 39;)
,,,,,,,#,fo.writelines (“+”, *, 60, +, & # 39; \ n # 39;)
,,,,,,,#,fo.writelines(“识别图片:\ t", +, filename +,“\ n", *, 2)
,,,,,,,#,fo.writelines(“文本内容:\ n")
,,,,,,,#,#,输出文本内容
,,,,,,,#,for text 拷贝message.get (& # 39; words_result& # 39;):
,,,,,,,#,,,fo.writelines (text.get(& # 39;词# 39;),+,& # 39;\ n # 39;)
,,,,,,,#,fo.writelines (& # 39; \ n # 39;, *, 2)
,,,,,os.remove(文件名)
,,,,,印刷(“识别成功!“)
,,,除了:
,,,,,印刷(& # 39;识别失败& # 39;)
,,,print(“文本导出成功!“)
,,,print ()
def duqu_tupian (dir):
ts_queue 才能=,队列(10000)
outdir 才能=dir
#,才能if path.exists(输出文件):
#才能,,,os.remove(输出文件)
if 才能;not path.exists (outdir):
,,,os.mkdir (outdir)
打印才能(“压缩过大的图片…“)
#才能,首先对过大的图片进行压缩,以提高识别速度,将压缩的图片保存与临时文件夹中
尝试才能:
,,,for picfile 拷贝glob.glob (r" D: \ \ pythonProject \ scrapy \研究IpProxy \ tmp \ *”):
,,,,,convertimg (picfile, outdir)
,,,print(“图片识别…“)
,,,for picfile 拷贝glob.glob (“tmp1/*“):
,,,,,ts_queue.put (picfile)
,,,,,# baiduOCR (picfile,输出文件)
,,,,,# os.remove (picfile)
,,,print(& # 39;图片文本提取结束!文本输出结果位于文件中# 39;公司,)
,,,# os.removedirs (outdir)
,,,return ts_queue
除了才能:
,,,print(& # 39;失败& # 39;)
if __name__ ==,“__main__":
时间=start 才能;datetime.datetime.now () .replace(微秒=0)
时间=t 才能;& # 39;tmp1& # 39;
null
null
null
null
null
null
null
null
null
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null
null
null
null
怎么在python中利用pytesseract对本地的图片文字进行识别?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
具有方法如下:
