python orc识别能力比较差

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mob64ca12f58d71 2024-10-08 04:52:03 ©著作权

文章标签 python 预处理 Python 文章分类 Python 后端开发

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Python OCR（光学字符识别）实现指南

最近有很多人对光学字符识别（OCR）产生了兴趣。在这篇文章中，我们将一起学习如何使用 Python 来实现 OCR，尤其针对处理能力较差的情况，确保你能有效地利用 OCR 技术。

整体流程

在开始之前，我们先来看看整个步骤的流程：

步骤	描述
1	安装必要的库
2	导入库
3	加载图像
4	预处理图像
5	应用 OCR
6	显示识别结果
7	可选：结果可视化

步骤详细介绍

1. 安装必要的库

首先，我们需要安装一些依赖库 = Python 的图像处理库 Pillow 和 OCR 库 pytesseract。

打开命令行，输入以下命令进行安装：

pip install Pillow pytesseract

2. 导入库

在 Python 脚本中导入必要的库：

# 导入图像处理库
from PIL import Image
# 导入OCR库
import pytesseract

3. 加载图像

接下来，使用 PIL 加载图像：

# 加载图像
image_path = 'your_image.png'  # 替换为你的图像文件路径
image = Image.open(image_path)  # 使用PIL打开图像

4. 预处理图像

图像预处理可以提高 OCR 的识别率。一般可以进行转换为灰度图、二值化等处理：

# 转换为灰度图像
gray_image = image.convert('L')  
# 应用二值化
binary_image = gray_image.point(lambda x: 0 if x < 128 else 255, '1')
# 保存预处理后的图像（可选）
binary_image.save('preprocessed_image.png')

5. 应用 OCR

现在是时候使用 pytesseract 来提取文本了：

# 应用OCR识别
recognized_text = pytesseract.image_to_string(binary_image, lang='eng')
print("识别结果:", recognized_text)  # 打印识别的文本内容

6. 显示识别结果

将识别结果以简单的图表方式展示，我们可以使用 matplotlib 库。

首先安装 matplotlib：

pip install matplotlib

然后绘制饼状图（显示识别的关键字或字符的分布）：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据（示例）
labels = ['识别成功', '识别失败']
sizes = [80, 20]  # 假设识别成功80%，失败20%

# 绘制饼图
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.axis('equal')  # 确保饼图是一个正圆形
plt.title("OCR识别结果分布图")
plt.show()

7. 可选：结果可视化

如果你想对原图像和结果进行可视化，可以使用 matplotlib 来显示图像和识别结果在同一张图中：

plt.figure(figsize=(12, 6))

# 显示原图像
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(image)
plt.title('原始图像')
plt.axis('off')

# 显示二值化图像
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(binary_image, cmap='gray')
plt.title('二值化图像')
plt.axis('off')

plt.show()