专栏导读
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1. 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。
2. 模块介绍
Tesseract OCR（Optical Character Recognition）是一个免费的开源OCR引擎，由Google开发和维护。它能够识别图像中的文本，并将其转换为可编辑和可搜索的文本格式。Tesseract支持超过100种语言的文本识别，并且具有高度的准确性和可扩展性。
3. 模块安装
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/
3、无脑默认安装即可，
4、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. 代码实战
4.1 英文图片测试
1. 测试图片准备：
2、修改下面的Tesseract-OCR的安装路径和图片路径：
import cv2
import pytesseract
# 1. 找到Tesseract-OCR的安装路径
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
# 2. 图片的路径（注意：图片路径不能有中文
img = cv2.imread(r'English.png')
# 3. 对图片进行灰度处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 4. 提取字符串
text = pytesseract.image_to_string(gray)
# 5. 打印字符串
print(text)
3、运行结果，识别成功：
4.2 数字图片测试
- 测试图片准备：
2、修改下面的Tesseract-OCR的安装路径和图片路径：
import cv2
import pytesseract
# 1. 找到Tesseract-OCR的安装路径
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
# 2. 图片的路径（注意：图片路径不能有中文
img = cv2.imread(r'number.png')
# 3. 对图片进行灰度处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 4. 提取字符串
text = pytesseract.image_to_string(gray)
# 5. 打印字符串
print(text)
3、运行结果，识别成功：
4.3 中文图片识别
注意：上面的代码不能直接识别中文，我们需要下载中文语言包
1、下载下面的4个中文语言包文件，复制到Tesseract-OCR安装目录tessdata文件夹里：https://gitcode.com/tesseract-ocr/tessdata/overview
chi_sim.traineddata
chi_sim_vert.traineddata
chi_tra.traineddata
chi_tra_vert.traineddata
网速慢的小伙伴们，博主这里为大家下载好了，搜索公众号：袁袁袁袁满，回复：tessdata，即可：
2、将下载好的中文语言包复制在Tesseract-ocr安装路径的tessdata文件夹里：
3、准备图片：
4、与之前代码区别在于设置了中文语言包：
import cv2
import pytesseract
# 1. 找到Tesseract-OCR的安装路径
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
# 2. 图片的路径（注意：图片路径不能有中文
img = cv2.imread(r'Chinese.png')
# 3. 对图片进行灰度处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 4. 提取字符串，并设置为中文
lang = 'chi_sim'
text = pytesseract.image_to_string(gray,lang)
# 5. 打印字符串
print(text)
5、运行结果，提取成功：
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到了这里，关于100天精通Python（实用脚本篇）——第113天：基于Tesseract-OCR实现OCR图片文字识别实战的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
