基于PYTHON的图片文字识别

python paddleocr用法
PaddleOCR 是一个基于PaddlePaddle深度学习平台的开源OCR工具库，用于实现文字识别任务。

以下是PaddleOCR 的基本用法:
1. 安装PaddleOCR 库：
pip install paddlepaddle paddleocr
2. 导入PaddleOCR：
from paddleocr import PaddleOCR
3. 初始化OCR 模型：
ocr = PaddleOCR()
4. 运行OCR 识别任务：
- 识别图片文件：
result = ocr.ocr('your_image.jpg')
- 识别图片数据：
result = ocr.ocr(image_data)
其中，`image_data` 可以是numpy 数组、PIL.Image.Image 对象、OpenCV 格式图片等。

5. 获取OCR 结果：
`result` 是一个二维列表，每个元素是一个包含识别结果的字典。

可以通过遍历`result` 来获取识别的文本内容和其对应的坐标。

for line in result:
line_text = ' '.join([word_info['text'] for word_info in line])
print(line_text)
对于每个识别的单词，可以通过`word_info` 字典获取其文本、置信度和坐标等信息。

以上是PaddleOCR 的基本用法，你可以根据具体需求进行参数配置、自定义模型和后处理等操作。

更详细的用法可以参考PaddleOCR 的官方文档。

Why？OCR（又叫光学字符识别）已经成为Python的一个常用工具。

随着开源库Tesseract和Ocrad的出现，越来越多的程序员用OCR来编写自己的库文件和bot病毒。

一个OCR的小例子，如用OCR直接从截图中提取文本，省去了重新键入的麻烦。

更多Python视频、源码、资料加群683380553免费获取开始的步骤开始之前，我们需要开发一个后端服务层来表示OCR引擎的结果。

这样你就可以用你喜欢的方式来向端用户表示你的结果。

本文之后将会详细介绍。

除此之外，我们还需要添加一点后端代码来生成HTML表格，以及一些使用这些API的前段代码。

这部分本文没有讲，但是你可以参阅源代码。

准备好开始吧！安装一些依赖项。

这个过程也是非常有趣的。

首先，需要安装一些依赖项本文已经在Ubuntu 14.04测试，但是12.x和13.x版本应该也可以。

如果你用的是OSX系统，可以用VirtualBox，Docker（注意检查有没有包含Dockerfile和install guide），或者是DigitalOcean（推荐使用）来创建相应的环境。

下载依赖项我们需要Tesseract及其所有依赖项，包括Leptonica及其他相关的包。

注意：可以用_run.sh这个shell脚本来快速安装Leptonica和Tesseract的依赖包。

如果这么做的话，可以直接跳到搭建Web服务器（跳转链接）部分。

但是为了学习，如果你以前没有亲手构建过库文件的话，还是建议尝试一下。

发生了什么？简单说，sudo apt-get update意思就是更新包列表。

然后就能安装一些图像处理的包，如libtiff，libpng等等。

除此之外，我们还需要安装Python 2.7，作为我们的编程语言，以及python-imaging库。

说起图像，在将程序里面编辑图像之前我们还需要ImageMagick包。

$ sudo apt-get install imagemagick构建Leptonica和Tesseract再说一遍，如果你用_run.sh脚本已经安装过，就可以直接跳到搭建Web服务器（跳转链接）部分。

easyocr用法EasyOCR是一款基于Python的OCR（Optical Character Recognition）工具，它可以识别多种语言的文字，包括中文、英文、日文、韩文等。

EasyOCR的使用非常简单，只需要几行代码就可以实现文字识别功能。

需要安装EasyOCR。

可以使用pip命令进行安装，如下所示：```pip install easyocr```安装完成后，就可以开始使用EasyOCR了。

下面是一个简单的示例代码：```import easyocrreader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'])result = reader.readtext('example.jpg')print(result)```这段代码的作用是读取一张名为example.jpg的图片，并识别其中的文字。

其中，['ch_sim', 'en']表示要识别的语言类型，这里包括中文和英文。

如果需要识别其他语言，可以在列表中添加相应的语言代码。

运行上述代码后，会输出一个包含识别结果的列表。

每个识别结果都是一个元组，包含四个元素：识别出的文字、文字的位置、置信度和语言类型。

例如，下面是一个识别结果的示例：```('Hello, world!', [(10, 10), (100, 10), (100, 50), (10, 50)], 0.99, 'en') ```这个结果表示识别出了一段英文文字“Hello, world!”，它的位置是一个矩形，左上角坐标为(10, 10)，右下角坐标为(100, 50)，置信度为0.99，语言类型为英文。

除了识别图片中的文字，EasyOCR还支持识别文本文件中的文字。

下面是一个读取文本文件并识别其中文字的示例代码：```import easyocrreader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'])with open('example.txt', 'r') as f:text = f.read()result = reader.readtext(text)print(result)```这段代码的作用是读取一个名为example.txt的文本文件，并识别其中的文字。

基于Python的图像识别算法研究与实现一、引言随着人工智能技术的不断发展，图像识别技术在各个领域得到了广泛的应用。

而Python作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言，被广泛应用于图像识别算法的研究与实现中。

本文将探讨基于Python的图像识别算法研究与实现的相关内容。

二、图像识别算法概述图像识别算法是指通过对图像进行分析和处理，从中提取出有用信息的一种技术。

常见的图像识别算法包括但不限于：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、支持向量机（SVM）等。

这些算法在不同场景下有着各自的优势和适用性。

三、Python在图像识别中的应用Python作为一种开发效率高、生态丰富的编程语言，在图像识别领域也有着得天独厚的优势。

通过使用Python编写图像识别算法，可以快速实现从数据处理到模型训练再到结果预测的全流程。

同时，Python拥有丰富的第三方库支持，如TensorFlow、Keras、OpenCV等，为图像识别算法的实现提供了强大的工具支持。

四、基于Python的图像识别算法研究1. 数据准备在进行图像识别算法研究之前，首先需要准备好相应的数据集。

数据集的选择对于算法的性能和效果至关重要。

可以选择公开数据集，也可以自行采集和标注数据。

2. 模型选择针对不同的图像识别任务，需要选择合适的模型架构。

比如对于物体检测任务可以选择Faster R-CNN或YOLO等模型，对于人脸识别任务可以选择FaceNet或VGGFace等模型。

3. 模型训练利用Python编写代码，加载数据集并进行模型训练。

通过调整超参数、优化损失函数等方式，不断优化模型性能。

4. 模型评估在训练完成后，需要对模型进行评估以验证其准确性和泛化能力。

可以使用交叉验证、混淆矩阵等方法进行评估。

5. 模型部署将训练好的模型部署到实际应用中，实现对新数据的预测和识别。

可以将模型封装成API接口或嵌入到移动应用中。

五、基于Python的图像识别算法实现1. 图像预处理在进行图像识别之前，通常需要对图像进行预处理操作，如缩放、裁剪、灰度化等。

PaddleOCR是一个由PaddlePaddle开发的OCR（光学字符识别）工具包，可以用来进行文字识别等任务。

以下是一个用PaddleOCR进行文字识别的Python代码示例：首先，确保你已经正确安装了PaddleOCR。

如果没有安装，你可以通过pip来安装：```pythonpip install paddlepaddle paddleocr```以下是一个基本的OCR文字识别（OCR）推理例子：```pythonfrom paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr# 使用预训练的模型进行OCR识别ocr = PaddleOCR(use_gpu=False)# 对图片进行OCR识别，得到文本列表results = ocr.ocr('test.jpg', use_gpu=False)# 打印结果for line in results:line_text = ' '.join([word_info[-1] for word_info in line])print(line_text)```在这个例子中，`ocr()` 函数对指定的图片进行OCR识别，返回一个包含每行文本的列表，每个列表元素是一个包含文本块信息的元组。

每个文本块信息包括`word_info`，其中`word_info[-1]` 是该文本块识别的文本内容。

注意，这个例子使用的是预训练的模型，它可能不能完全适用于你的特定场景。

如果你需要更好的性能，你可能需要自己训练一个模型。

PaddleOCR提供了详细的训练和优化教程。

此外，`use_gpu=False` 表示我们不使用GPU进行推理。

如果你的机器上有可用的GPU，并且你希望使用GPU进行推理来提高速度，你可以将`use_gpu` 设置为`True`。

python 文字识别训练集Python 文字识别训练集随着人工智能技术的不断发展，文字识别成为了一个热门领域。

在这个领域中，Python 作为一种高效且易学的编程语言，一直以其强大的功能和丰富的库而备受青睐。

本文将介绍使用 Python 进行文字识别训练集的方法和技巧。

我们需要明确什么是文字识别训练集。

文字识别训练集是用于训练文字识别模型的数据集，其中包含了各种不同字体、大小、颜色和倾斜程度的文字图像。

这些图像需要经过预处理和标注，以便模型能够准确地识别其中的文字。

在 Python 中，我们可以使用多个库来进行文字识别训练集的处理。

其中最常用的库包括 TensorFlow、Keras 和 OpenCV。

这些库提供了丰富的函数和工具，可以帮助我们对图像进行处理和分析。

我们需要加载训练集的图像。

在 Python 中，我们可以使用 OpenCV 库来读取图像文件，并将其转换为适合模型训练的数组格式。

通过使用 OpenCV 的函数，我们可以加载图像、调整图像大小、转换图像颜色空间等。

接下来，我们需要对图像进行预处理。

预处理主要包括图像增强、去噪和归一化等操作。

通过增强图像的对比度和亮度，我们可以使文字更加清晰可见。

通过去除图像中的噪声，我们可以提高文字识别的准确性。

通过归一化图像的尺寸和颜色空间，我们可以使不同样本具有相同的特征，从而提高模型的泛化能力。

在预处理完成后，我们需要对图像进行标注。

标注是将图像中的文字位置和内容与相应的标签对应起来的过程。

在 Python 中，我们可以使用 OpenCV 或 TensorFlow 的图像处理函数来实现标注。

通过标注，我们可以为模型提供准确的训练目标，从而提高模型的识别能力。

在标注完成后，我们可以开始训练文字识别模型。

在 Python 中，我们可以使用 TensorFlow 或 Keras 来构建和训练模型。

这些库提供了丰富的函数和工具，可以帮助我们定义模型的结构、选择合适的损失函数和优化算法，并进行模型的训练和评估。

python实现批量图⽚识别并翻译近⼩编遇到⼀个⽣存问题，⼥朋友让我给她翻译英⽂化妆品标签。

美其名⽈："程序猿每天英语开发,英⽂⼀定很好吧，来帮我翻译翻译化妆品成分"，”来，帮我看看这个⾯膜建议敷⼏分钟“。

看来斥巨资买化妆品不算完，还需要会各种英⽂介绍。

默默收起⼤学考的⼀摞429分的四级证书，我打开了IDE。

我打算开发⼀个能批量翻译的图⽚的demo，把家⾥的各种化妆品都翻译好。

机智如我，是不会⾃⼰从训练模型做起的，打开有道智云的友好的AI接⼝页⾯，果然有图⽚翻译服务，体验了⼀下可是真不错，于是果断使⽤。

效果展⽰，⼀起来看看效果吧：识别过程如下：逐个看看效果哈！make up for ever 虽然没翻译成玫珂菲，哈哈哈但是关键词长期保湿、固定喷雾都翻译出来了~~棒这个更是不明觉厉,韩⽂、英⽂混合都能翻译~~~樱花⽔的表现也不错哦~再乱⼊⼀个开起来更像包装盒的图⽚识别，效果不错，没受图⽚上⽂字倾斜等影响：调⽤API的准备⼯作——⽣成调⽤所需要的应⽤id和密钥根据有道智云的接⼝约定，需要先在有道智云的个⼈页⾯上⽣成调⽤所需要的应⽤id和密钥，以便作为你的调⽤标识以及收费参考。

具体步骤是：在有道智云的个⼈页⾯上创建实例、创建应⽤、绑定应⽤和实例，获取调⽤接⼝⽤到的应⽤的id和密钥。

具体个⼈注册的过程和应⽤创建过程详见⽂章分享开发过程介绍1、api接⼝介绍先介绍下该⼯程的核⼼部分，有道智云服务的调⽤接⼝接⼝调⽤⽅式：POST请求格式：表单相应格式：JSON接⼝调⽤参数调⽤API需要向接⼝发送以下字段来访问服务。

字段名类型含义必填备注type text⽂件上传类型True⽬前⽀持Base64，请置该字段值为1from text源语⾔True参考下⽅的⽀持语⾔ (可设置为auto)to text⽬标语⾔True参考下⽅的⽀持语⾔ (可设置为auto)appKey text应⽤ID True可在应⽤管理查看salt text UUID True1995882C5064805BC30A39829B779D7Bsign text签名True md5(应⽤Id+q+salt+应⽤密钥)ext text翻译结果⾳频格式，⽀持mp3false mp3q text要识别的图⽚true type为1时必填,图⽚的Base64编码false jsondocType text服务器响应类型，⽬前只⽀持jsonrender text是否需要服务端返回渲染的图⽚，0：否；1：是，默认是0false0nullIsError text 如果ocr没有检测到⽂字，是否返回错误，false：否；true：是，默认是falsefalse注意是字符串字段名类型含义必填备注签名⽣成⽅法如下：1、将请求参数中的应⽤ID appKey , 图⽚的Base64编码 q ,UUID salt 和应⽤密钥按照应⽤ID+q+salt+应⽤密钥的顺序拼接得到字符串 str 。

Python如何基于Tesseract实现识别⽂字功能机器视觉从Google的⽆⼈驾驶汽车到可以识别假钞的⾃动售卖机，机器视觉⼀直都是⼀个应⽤⼴泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。

这⾥我们将重点介绍机器视觉的⼀个分⽀：⽂字识别。

介绍如何⽤⼀些Python库来识别和使⽤在线图⽚中的⽂字。

我们可以很轻松的阅读图⽚⾥的⽂字，但是机器阅读这些图⽚就会⾮常困难，利⽤这种⼈类⽤户可以正常读取但是⼤多数存贮器没法读取的图⽚，这时验证码（CAPTCHA）就出现了。

验证码读取的难易程序也⼤不相同。

将图像翻译成⽂字⼀般被称为光学⽂字识别（Optical Character Recognition，OCR）。

可以实现OCR的底层库并不多，⽬前很多库都是使⽤共同的⼏个底层OCR库，或者是在上⾯进⾏定制。

OCR库概述在读取和处理图像、图像相差的机器学习以及创建图像等任务中，Python⼀直都是⾮常出⾊的语⾔。

虽然有很多库可以进⾏图像处理，但是这⾥我们只介绍Tesseract库。

TesseractTesseract是⼀个OCR库，⽬前由Google赞助。

Tesseract是⽬前公认最优秀、最精确的开源OCR系统。

除了极⾼的精确度，Tesseract也具有很⾼的灵活性。

它可以通过训练识别出任何字体，也可以识别出任何Unicode字符。

安装Tesseract：Windows系统下载可执⾏安装⽂件安装即可。

安装pytesseractTesseract是⼀个Python的命令⾏⼯具，不是通过import语句导⼊的库。

安装之后，要⽤tesseract命令在Python的外⾯运⾏，但我们可以通过pip安装⽀持Python版本的Tesseract库：pip install pytesseract处理规范的⽂字你要处理的⼤多数⽂字都是⽐较⼲净、格式规范的。

格式霍英东的⽂字通常具有以下特点：使⽤统⼀的标准字体（不包含⼿写体、草书或者⼗分“花哨”的字体），复印或者拍照但是字体清晰、没有多余的痕迹或者污点。

`pyocr` 是一个Python 库，用于与光学字符识别(OCR) 引擎进行交互，从图像中提取文字。

以下是一个简单的介绍和用法示例：首先，确保你已经安装了`pyocr` 库。

你可以使用`pip` 命令来安装它：```bashpip install pyocr```接下来，确保你已经安装了一个OCR 引擎（例如Tesseract），`pyocr` 支持多个OCR 引擎，但默认使用Tesseract。

以下是一个示例，展示了如何使用`pyocr` 库来进行OCR 文字提取：```pythonimport pyocrfrom PIL import Image# 获取OCR 引擎tools = pyocr.get_available_tools()if len(tools) == 0:print("未找到可用的OCR 引擎")exit(1)# 选择第一个OCR 引擎tool = tools[0]# 打印当前选择的OCR 引擎的名称print("使用的OCR 引擎:", tool.get_name())# 选择要识别的图像文件image_file = 'example_image.png'# 使用PIL 打开图像image = Image.open(image_file)# 使用OCR 引擎进行文字识别text = tool.image_to_string(image,lang='eng', # 识别语言，这里示例为英文builder=pyocr.builders.TextBuilder())# 打印识别结果print("识别结果:")print(text)```在上述示例中，我们首先导入了`pyocr` 库和必要的依赖，然后获取了可用的OCR 引擎。

接着，我们选择第一个可用的引擎，并打印其名称。

然后，指定要识别的图像文件，使用PIL 库打开图像，最后使用选择的OCR 引擎进行文字识别。

python-使⽤百度AipOcr实现表格⽂字图⽚识别代码运⾏环境：win10 python3.7需要aip库，使⽤pip install baidu-aip即可（1）⽬的通过百度AipOcr库，来实现识别图⽚中的表格，并输出问表格⽂件。

（2）实现1# encoding: utf-82import os3import sys4import requests5import time6import tkinter as tk7from tkinter import filedialog8from aip import AipOcr910# 定义常量11 APP_ID = 'xxxxxx'12 API_KEY = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'13 SECRET_KEY = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'14# 初始化AipFace对象15 client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)1617# 读取图⽚18def get_file_content(filePath):19 with open(filePath, 'rb') as fp:20return fp.read()212223#⽂件下载函数24def file_download(url, file_path):25 r = requests.get(url)26 with open(file_path, 'wb') as f:27 f.write(r.content)282930if__name__ == "__main__":31 root = ()32 root.withdraw()33 data_dir = filedialog.askdirectory(title='请选择图⽚⽂件夹') + '/'34 result_dir = filedialog.askdirectory(title='请选择输出⽂件夹') + '/'35 num = 036for name in os.listdir(data_dir):37print ('{0} : {1} 正在处理：'.format(num+1, name.split('.')[0]))38 image = get_file_content(os.path.join(data_dir, name))39 res = client.tableRecognitionAsync(image)40# print ("res:", res)41if'error_code'in res.keys():42print ('Error! error_code: ', res['error_code'])43 sys.exit()44 req_id = res['result'][0]['request_id'] #获取识别ID号4546for count in range(1, 20): #OCR识别也需要⼀定时间，设定10秒内每隔1秒查询⼀次47 res = client.getTableRecognitionResult(req_id) #通过ID获取表格⽂件XLS地址48print(res['result']['ret_msg'])49if res['result']['ret_msg'] == '已完成':50break#云端处理完毕，成功获取表格⽂件下载地址，跳出循环51else:52 time.sleep(1)5354 url = res['result']['result_data']55 xls_name = name.split('.')[0] + '.xls'56 file_download(url, os.path.join(result_dir, xls_name))57 num += 158print ('{0} : {1} 下载完成。

基于Python语言的图像识别算法设计与实现随着人工智能技术的不断进步，图像识别技术在我们的生活中得到了广泛的应用。

我们可以利用图像识别技术来识别人脸、车辆、动物、植物等，甚至可以利用它进行图像搜索和视频监控。

而其中一个重要的组成部分就是图像识别算法。

本文将着重介绍基于Python语言的图像识别算法设计与实现。

一、Python语言与图像处理库Python是一种高级编程语言，它在许多领域都得到了广泛的应用，其中之一就是图像处理领域。

Python拥有许多图像处理库，例如Pillow、OpenCV、scikit-image等。

这些库为Python开发者提供了强大的图像处理、分析和操作能力。

Pillow是Python图像处理库。

它支持丰富的图像格式，包括JPEG、PNG、GIF、BMP等。

我们可以利用Pillow库对图像进行缩放、裁剪、旋转、复制等处理操作。

它的使用也非常简单，只需要安装Pillow库并导入就可以使用。

OpenCV是一个开源计算机视觉库，由英特尔资助开发，它提供了丰富的图像处理功能。

它支持各种图像和视频格式，并且提供了许多常用的图像处理算法，如边缘检测、模板匹配、图像分割等。

Scikit-image是Python中用于图像处理和计算机视觉的库。

它为我们提供了各种图像处理算法，例如形态学变换、滤波、分割等。

同时，它还包含了一些工具，可以进行图像特征提取和图像分析。

二、图像识别算法1、模板匹配算法模板匹配算法是一种用于在图像中寻找一个指定的模板的算法。

这个模板可以是一个固定大小的图像或者一些特定的特征。

该算法的基本思路是，将模板沿着输入图像移动，并计算模板与当前位置重叠部分的相似性得分。

最终，我们可以得到一个得分图像，该图像显示了每个位置的相似性得分。

在Python中，我们可以利用OpenCV库实现模板匹配算法。

首先，我们需要定义模板，并载入输入图像。

然后，我们可以使用OpenCV的matchTemplate函数来执行模板匹配，并得到最匹配的位置和相似性得分。

python中easyocr用法EasyOCR 是一个基于深度学习的开源 OCR（光学字符识别）库，用于识别图像中的文本。

以下是 EasyOCR 的基本使用方法：1. 首先，确保已经安装了 EasyOCR 库。

可以通过以下命令使用 pip 进行安装：```pythonpip install easyocr```2. 导入 EasyOCR 模块：```pythonimport easyocr```3. 创建一个 EasyOCR 的实例，并指定所需的语言（默认为英文）：```pythonreader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'])```在上述示例中，指定了 `'ch_sim'` 表示使用中文简体语言模型，`'en'` 表示使用英语语言模型。

你可以根据需要添加其他语言。

4. 调用 `readtext()` 方法对图像中的文本进行识别：```pythonresult = reader.readtext('image.jpg')```在上述示例中，`'image.jpg'` 是待识别的图像文件路径。

你可以根据实际情况指定图像文件的路径。

5. `readtext()` 方法返回一个包含检测到的文本及其位置的列表。

你可以使用循环遍历列表，并提取所需的文本信息：```pythonfor detection in result:text, bbox = detection[0], detection[1]print(f"Text: {text}, Bbox: {bbox}")```在上述示例中，`detection[0]` 是文本内容，`detection[1]` 是文本所在的边界框（bounding box）。

这是 EasyOCR 的基本用法示例。

请注意，EasyOCR 还提供了其他一些功能，如指定 GPU 使用、调整识别阈值等。

pytesseract 是一个Python 库，它是Tesseract OCR 引擎的Python 接口。

Tesseract 是一种开源OCR 引擎，可以识别图像中的文本，并将其转换为可编辑的文本。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用pytesseract 识别图像中的文本：
import pytesseract
# 读取图像
image = pytesseract.image_to_string('image.png')
# 打印识别结果
print(image)
在上面的示例中，首先导入了pytesseract 库，然后使用image_to_string() 方法读取名为image.png 的图像，并将其转换为文本字符串。

最后，使用print() 函数打印识别结果。

除了image_to_string() 方法，pytesseract 还提供了其他几个方法，例如image_to_data() 和image_to_boxes()，可以分别将图像转换为数据和边界框。

需要注意的是，使用pytesseract 进行OCR 识别需要安装Tesseract OCR 引擎，并将其添加到系统的PATH 环境变量中。

另外，为了获得更好的识别效果，还需要对图像进行预处理，例如调整图像的亮度和对比度，或者使用图像增强算法。

初探利⽤Python进⾏图⽂识别（OCR）话说什么是OCR简介OCR技术是光学字符识别的缩写(Optical Character Recognition)，是通过扫描等光学输⼊⽅式将各种票据、报刊、书籍、⽂稿及其它印刷品的⽂字转化为图像信息，再利⽤⽂字识别技术将图像信息转化为可以使⽤的计算机输⼊技术。

可应⽤于银⾏票据、⼤量⽂字资料、档案卷宗、⽂案的录⼊和处理领域。

适合于银⾏、税务等⾏业⼤量票据表格的⾃动扫描识别及长期存储。

相对⼀般⽂本，通常以最终识别率、识别速度、版⾯理解正确率及版⾯还原满意度4个⽅⾯作为OCR技术的评测依据；⽽相对于表格及票据，通常以识别率或整张通过率及识别速度为测定OCR技术的实⽤标准。

解析采⽤OCR识别技术,可以将其应⽤于银⾏票据光盘缩微系统，可以⾃动提取票据要素，可减轻操作员的⼯作量，减少重复劳动，尤其是在与银⾏事后且监督系统相结合后，可以替代原先的操作⼈员完成事后监督⼯作。

由计算机⾃动识别票据上的⽇期、帐号、⾦额等要素，通过银⾏事后监督系统与业务系统中的数据进⾏⽐较，完成传统的事后监督操作；配有印章验证系统后，⾃动将凭证图像中的印章与系统中预留的印鉴进⾏⽐较，完成印章的真伪识别。

OCR识别技术不仅具有可以⾃动判断、拆分、识别和还原各种通⽤型印刷体表格，在表格理解上做出了令⼈满意的实⽤结果，能够⾃动分析⽂稿的版⾯布局，⾃动分栏、并判断出标题、横栏、图像、表格等相应属性，并判定识别顺序，能将识别结果还原成与扫描⽂稿的版⾯布局⼀致的新⽂本。

表格⾃动录⼊技术，可⾃动识别特定表格的印刷或打印汉字、字母、数字，可识别⼿写体汉字、⼿写体字母、数字及多种⼿写符号，并按表格格式输出。

提⾼了表格录⼊效率，可节省⼤量⼈⼒。

同时⽀持将表格识别直接还原成PTF、PDF、HTML等格式⽂档；并可以对图像嵌⼊横排⽂本和竖排⽂本、表格⽂本进⾏⾃动排版⾯分析。

利⽤⽬前的⾼新技术-OCR，直接从凭证影像中提取⾦额、帐号等重要数据，代替⼈的⼿⼯录⼊，与条码识别/流⽔识别紧密结合，实现建⽴事后副本帐、完成事后监督的⼯作。

如何使⽤Python进⾏OCR识别图⽚中的⽂字⽬录Tesseractpytesseracttesserocr朋友需要⼀个⼯具，将图⽚中的⽂字提取出来。

我帮他在⽹上找了⼀些OCR的应⽤，都不好⽤。

所以准备⾃⼰研究，写⼀个Web APP供他使⽤。

OCR1，全称Optical character recognition，或者optical character reader，中⽂译名叫做光学⽂字识别。

它是把图像⽂件中的⼿写⽂本，打印⽂本转换为机器编码⽂本的⼀种⽅法。

OCR技术⼴泛⽤于识别打印纸张中的⽂字数据 -- ⽐如护照，⽀票，银⾏声明，收据，统计表单，邮件等。

OCR的早期版本，需要对图⽚中的每个⽂字都进⾏训练，⼀次只能作⽤于⼀种字体。

⾼级的版本增加了很⼤的识别率，可以同时识别现在很多流⾏的字体，⽀持不同种类格式的图⽚⽂件。

⼀些系统可以⽣成接近于原来图⽚格式的输出，包括图⽚，排版，以及其它⾮⽂本组件，这也叫做版⾯还原。

⼯具Tesseract现在最出名，最常⽤的OCR就是⾕歌的tesseract OCR engine2。

最新的版本是Tesseract4。

Tesseract的主要开发者是Ray Smith3.Tesseract⽀持unicode(UTF-8)，安装后即可识别超过100种语⾔。

Tesseract⽀持不同的输出可是：普通⽂本，hOCR(html)，PDF，TSV，invisible-text-only PDF。

在master分⽀，还试验性地⽀持ALTO(XML)格式。

请记住，在⼤多数情况下，为了获得更好的OCR结果，你需要为提供给Tesseract的图⽚提升质量4.Tesseract可以通过训练来识别其它语⾔和其它字体5.另外，有很多第三⽅的Tesseract GUI应⽤。

可以直接下载使⽤6。

pytesseractPython-tesseract7(pytesseract)是Google Tesseract ORC引擎的封装。

easyocr函数EasyOCR函数是一款基于Python的OCR识别工具，能够实现文本识别和图像转换，支持多种语言，例如中文、英文、法文、德文、日文等，对于需要大量处理OCR的开发者或工程师来说，是一款十分实用的软件工具。

以下是对于EasyOCR函数的相关介绍及应用。

一、EasyOCR函数的安装及使用1.安装在Python环境下，使用pip命令可在线安装：pip install easyocr2.使用基本使用流程如下：'''import easyocrreader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'])result = reader.readtext('example.jpg')print(result)'''其中：(1)import easyocr：导入easyocr模块；(2)easyocr.Reader( )：创建OCR识别对象，参数为需要识别的语言；(3)reader.readtext( )：执行文本识别操作，参数为需要识别的图片路径；(4)print(result)：打印识别结果。

二、EasyOCR函数的特点及优势1.多语言支持EasyOCR函数支持多种语言，可应用于多种语言文字的识别，如中文、英文、法文、德文、日文等，对于多语言处理具有重要意义。

2.高精度识别EasyOCR函数基于深度学习技术，具备高精度、高准确性的文本识别能力，可实现对于文字的准确定位及识别。

3.简单易用EasyOCR函数的使用方式简单明了，只需要安装模块、导入模块、编写脚本和调用函数即可，适用于初学者及开发者快速应用及开发。

4.开源免费EasyOCR函数是开源免费的，可以任意下载、使用及修改，使得该软件工具能够便捷的应用于开发、研究、教育等领域，具有广泛的应用前景。

三、EasyOCR函数的应用场景1.图像文字转换EasyOCR函数能够实现将图片中的文本信息转换为可编辑的文字文档，方便文字的处理和管理。

python ocr文字识别模型训练
要训练一个OCR文字识别模型，可以按照以下步骤进行：
1. 收集和准备训练数据：收集包含不同字体、大小和风格的文字图像，然后将其标记为对应的文字标签。

2. 数据预处理：对收集的图像进行预处理，例如调整大小、灰度化、二值化、去噪等操作，以便提高模型的训练效果。

3. 特征提取：从预处理后的图像中提取有用的特征，例如边缘、角点、文本区域等，可以使用一些计算机视觉技术来实现。

4. 构建模型：选择适合OCR任务的模型架构，例如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），并根据需要进行修改和调整。

5. 模型训练：使用准备好的训练数据和特征，将其输入到模型中进行训练。

可以使用常见的深度学习框架，例如TensorFlow、PyTorch或Keras来实现模型训练。

6. 模型评估和调优：对训练的模型进行评估和调优，可以使用一些评估指标，例如准确率、召回率、F1分数等来评估模型的性能，并根据需要进行参数调整和模型优化。

7. 模型部署和应用：将训练好的模型部署到实际应用中，例如使用API接口或集成到其他软件中，以便对输入的图像进行文字识别。

需要注意的是，OCR文字识别是一个复杂的任务，可能需要大量的训练数据和计算资源来获得较好的识别效果。

此外，还可以考虑使用预训练模型作为基础，并进行迁移学习或微调来加速模型训练和提高识别准确率。

Python图⽚⽂字识别的实现之PaddleOCR⽬录项⽬使⽤项⽬结构环境部署1、安装Anaconda，构造虚拟环境2、依赖包下载测试代码参数补充总结前⾔什么是OCR?光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR），是指对⽂本资料的图像⽂件进⾏分析识别处理，获取⽂字及版⾯信息的过程。

简⽽⾔之，检测图像中的⽂本资料，并且识别出⽂本的内容。

那么有哪些应⽤场景呢？其实我们⽇常⽣活中处处都有ocr的影⼦，⽐如在疫情期间⾝份证识别录⼊信息、车辆车牌号识别、⾃动驾驶等。

我们的⽣活中，机器学习已经越来越多的扮演着重要⾓⾊，也不再是神秘的东西。

OCR的技术路线是什么呢？ocr的运⾏⽅式如下图，输⼊->图像预处理->⽂字检测->⽂本识别->输出。

本⽂主要是介绍⼀个博主使⽤的⽐较好的OCR开源项⽬，在这⾥分享给⼤家——PaddleOCR。

项⽬Github地址:我会按照刚接触的状态，梳理⼀下验证使⽤该项⽬的过程。

项⽬使⽤先把项⽬从github上clone下来，慢慢分析。

项⽬结构⾸先我们看⼀下项⽬的构造。

发现项⽬有中⽂的介绍说明，这就很⽅便了，点开按照官⽅的说明开始操作。

环境部署点开README.md,，可以从⽂档教程中看到第⼀步就是教你如何安装环境。

由于内容过多，我就做个概括，⽅便⼤家直接上⼿。

1、安装Anaconda，构造虚拟环境这⾥可以参考我的另⼀篇⽂章，⾥⾯很详细：官⽅给的是python3.8的虚拟环境，我们也构造⼀个，打开Anaconda Prompt。

输⼊命令：conda create -n paddle_env python=3.8激活环境：conda activate paddle_env2、依赖包下载paddlepaddle安装pip install paddlepaddle -i https:///pypi/simplelayoutparser安装pip3 install -U https:///whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whlShapely安装，这个需要下载，下载地址：我选的是这个安装命令：pip install Shapely-1.8.0-cp38-cp38-win_amd64.whlpaddleocr安装pip install paddleocr -i https:///pypi/simple好的，环境有点多，都安装好了就开始上⼿使⽤吧。

如何利⽤Python识别图⽚中的⽂字详解⼀、Tesseract⽂字识别是ORC的⼀部分内容，ORC的意思是光学字符识别，通俗讲就是⽂字识别。

Tesseract是⼀个⽤于⽂字识别的⼯具，我们结合Python使⽤可以很快的实现⽂字识别。

但是在此之前我们需要完成⼀个繁琐的⼯作。

（1）Tesseract的安装及配置有很多版本供⼤家选择，⼤家可以根据⾃⼰的需求选择。

其中w32表⽰32位系统，w64表⽰64位系统，⼤家选择合适的版本即可，可能下载速度⽐较慢，安装时我们需要知道我们安装的位置，将安装⽬录配置到系统path变量当中，我们路径是D:\CodeField\Tesseract-OCR。

我们右击我的电脑/此电脑->属性->⾼级系统设置->环境变量->Path->编辑->新建然后将我们的路径复制进去即可。

添加好系统变量后后我们还需要依次点确定，这样才算配置好了。

（2）下载语⾔包其中有两个中⽂语⾔包，⼀个Chinese-Simplified和Chinese-Traditional，它们分别是简体中⽂和繁体中⽂，我们选择需要的下载即可。

下载完成后我们需要放到Tesseract的路径下的tessdata⽬录下，我们路径是D:\CodeField\Tesseract-OCR\tessdata。

（3）其它模块下载除了上⾯的步骤，我们还需要下载两个模块：pip install pytesseractpip install pillow第⼀个是⽤于⽂字识别的，第⼆个是⽤于图⽚读取的。

接下来我们就可以进⾏⽂字识别了。

⼆、⽂字识别（1）单张图⽚识别接下来的操作就要简单的多，下⾯是我们要识别的图⽚：接下来就是我们⽂字识别的代码：import pytesseractfrom PIL import Image# 读取图⽚im = Image.open('sentence.jpg')# 识别⽂字string = pytesseract.image_to_string(im)print(string)识别结果如下：Do not go gentle into that good night!因为默认是⽀持英⽂的，所以我们可以直接识别，但是当我们要识别中⽂或其它语⾔时就需要做些修改：import pytesseractfrom PIL import Image# 读取图⽚im = Image.open('sentence.png')# 识别⽂字，并指定语⾔string = pytesseract.image_to_string(im, lang='chi_sim')print(string)在识别时，我们设置lang='chi_sim'，也就是把语⾔设置为简体中⽂，只有当你的tessdata⽬录下有简体中⽂包该设置才会⽣效。

一、概述Python是一种高效的编程语言，也是人工智能领域中常用的工具之一。

在人工智能应用中，文字识别是一项重要的技术，它可以将图像中的文字转换成可编辑的文本信息。

在Python中，人们可以利用OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）模型来进行文字识别。

二、OCR模型的原理1. 光学字符识别（OCR）是一种通过算法和模型识别图像中的文字信息并将其转化为可编辑文本的技术。

2. OCR模型的原理是利用图像处理和机器学习算法，通过对图像中的字符进行分割、特征提取、模式识别等步骤，最终实现文字识别的功能。

3. 在Python中，人们可以使用一些开源的OCR模型框架（如Tesseract、EasyOCR等）来进行文字识别模型的训练。

三、OCR模型训练的步骤1. 数据收集：首先需要收集大量的带有文字信息的图像数据作为训练集，这些图像可以包括不同字体、不同大小、不同角度的文字图片。

2. 数据预处理：对收集到的图像数据进行预处理，包括图像去噪、灰度化、二值化、字符分割等处理，以便提高文字识别的准确度。

3. 特征提取：通过特征提取算法（如SIFT、HOG等），从处理后的图像中提取出文字的特征信息，以便机器学习模型进行训练。

4. 模型训练：选择合适的机器学习算法（如深度学习的CNN、LSTM 等），根据提取的特征数据对模型进行训练，并调整模型参数以提高识别准确度。

5. 模型评估：训练完模型后，需要对其进行评估，在测试集上测试模型的准确率、召回率等指标，以验证模型的有效性。

6. 模型优化：根据评估结果，对模型进行优化，包括调整参数、增加训练数据、改进网络结构等方式。

四、Python中的OCR模型训练工具1. Tesseract：Tesseract是一个开源的OCR引擎，在Python中可以通过pytesseract库来调用Tesseract进行文字识别模型的训练。

2. EasyOCR：EasyOCR是一个基于Pytorch实现的OCR工具，支持中文、英文等多种语言的文字识别，可以用于文字识别模型的训练和应用。