基于Tesseract模块Python实现提取图片中的文字信息（安装+使用教程）

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于Tesseract模块Python实现提取图片中的文字信息（安装+使用教程）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Python实现提取图片中的文字可以使用Optical Character Recognition (OCR) 技术来解决。OCR是指将图像中的文本转换成可编辑的文本的过程。Python有许多OCR库，但最流行和最广泛使用的是Tesseract库。

下面是一个使用Python和Tesseract来提取图像中的文本的简单示例代码。

0. OCR技术介绍

OCR，即光学字符识别（Optical Character Recognition），是一种将印刷体字符转化为计算机可读文字的技术。OCR技术可以将纸质文档、扫描文档、照片等转化为可编辑的电子文件，方便用户进行编辑、存储和共享。

OCR技术的应用范围非常广泛。例如，银行和保险公司可以使用OCR技术来处理各种表格和文件，包括支票、发票、合同等，从而提高办公效率。医院可以使用OCR技术来处理病历、处方和医学报告，从而提高医疗质量和效率。政府机构可以使用OCR技术来处理各种表格和文件，例如税务申报表、选民登记表等，从而提高政府服务的效率和质量。

OCR技术的原理是利用光学扫描仪将纸质文档转化为数字图像，然后通过图像处理算法将图像中的字符识别出来，并转化为计算机可读的文字。OCR技术的核心是字符识别算法，这个算法需要考虑到各种字体、字号、字距、倾斜度、噪声等因素。

OCR技术的发展历史可以追溯到20世纪50年代，当时的OCR技术只能处理单一字体、字号、字距的文本。随着计算机技术的不断发展，OCR技术也不断进步，现在的OCR技术能够处理各种字体、字号、字距、倾斜度、噪声等复杂条件下的文本，并且具备高精度和高速度的特点。

总之，OCR技术是一种非常实用的技术，可以帮助用户将纸质文档转化为电子文件，从而提高办公效率和工作质量。随着计算机技术的不断进步，OCR技术也将不断发展，为用户提供更加高效和便捷的服务。

1. 安装模块

1、安装Tesseract、Tesseract、Pillow模块，可以使用以下命令：

pip install pytesseract
pip install pillow
pip install tesseract-ocr # 如果这个安装报错就用下面的手动安装方法

2、从网上找到相应的‘Tesseract-OCR’下载安装（自行寻找对应版本）：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
基于Tesseract模块Python实现提取图片中的文字信息（安装+使用教程）

3、无脑默认安装即可，安装后的默认文件路径为（这里使用的是Windows版本）：C:\Program Files\Tesseract-OCR\

4、找到python的安装路径下的pytesseract，不知道在哪里的的在cmd控制执行：pip show pytesseract

例如我的就在D:\Python3.8\Lib\site-packages\pytesseract

基于Tesseract模块Python实现提取图片中的文字信息（安装+使用教程）

5、进入上面的路径，打开pytesseract.py文件：

基于Tesseract模块Python实现提取图片中的文字信息（安装+使用教程）

6、然后将源码中的tesseract_cmd = 'tesseract'，更改为：

tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

2. 导包

然后，导入必要的库：

import cv2
import pytesseract

3. 读取图像

接下来，读取图像并将其转换为灰度：

img = cv2.imread('image.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

4. 提取字符串

然后调用pytesseract库的“image_to_string”函数，将图像转换为字符串：

text = pytesseract.image_to_string(gray)

5. 打印输出

print(text)

运行结果：
基于Tesseract模块Python实现提取图片中的文字信息（安装+使用教程）

6. 完整代码

import cv2
import pytesseract

img = cv2.imread(r'image.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
text = pytesseract.image_to_string(gray)
print(text)

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