python 获取图片中文字的四种办法
更新时间:2023年11月13日 11:32:34 作者:忧伤的玩不起
本文主要介绍了python 获取图片中文字的几种办法,主要使用光学字符识别(OCR)技术,本文主要介绍了4种第三方库,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下
在Python中,获取图片中的中文文本通常需要使用光学字符识别(OCR)技术.
1.使用http请求库获取,分别主流有2种以下库
- 使用百度OCR API:百度提供了OCR API服务,可以通过API调用来识别图片中的文本,包括中文。你需要注册百度开发者账号,获取API密钥,然后使用Python中的HTTP请求库发送图片并接收识别结果
- 使用微软Azure OCR服务:微软Azure也提供了OCR服务,可以用来提取中文文本。与百度API类似,你需要注册Azure账号,创建一个OCR服务,然后使用Python中的HTTP请求库发送请求并获取结果。
2.使用第三方库,下面推荐4种第三方库及源码
Tesseract OCR库:
pip install pytesseract
from PIL import Image import pytesseract # 打开图像 image = Image.open('your_image.png') # 使用Tesseract进行文本提取 text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim') # 输出提取的中文文本 print(text)
EasyOCR库:
pip install easyocr
import easyocr # 创建EasyOCR Reader reader = easyocr.Reader(['ch_sim']) # 打开图像 image = 'your_image.png' # 使用EasyOCR进行文本提取 results = reader.readtext(image) # 输出提取的中文文本 for (bbox, text, prob) in results: print(text)
PyOCR库:
pip install pyocr
import pyocr import pyocr.builders from PIL import Image # 获取Tesseract OCR工具 tools = pyocr.get_available_tools() tool = tools[0] # 打开图像 image = Image.open('your_image.png') # 使用PyOCR进行文本提取 text = tool.image_to_string( image, lang='chi_sim', builder=pyocr.builders.TextBuilder() ) # 输出提取的中文文本 print(text)
Google Cloud Vision API库:
pip install google-cloud-vision
from google.cloud import vision_v1p3beta1 as vision from google.oauth2 import service_account # 设置认证凭据 credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file( 'your-service-account-key.json' ) # 创建Vision API客户端 client = vision.ImageAnnotatorClient(credentials=credentials) # 打开图像 with open('your_image.png', 'rb') as image_file: content = image_file.read() # 创建图像对象 image = vision.Image(content=content) # 使用Vision API进行文本提取 response = client.text_detection(image=image) # 输出提取的中文文本 for text in response.text_annotations: print(text.description)
请注意,对于Google Cloud Vision API,你需要替换 'your-service-account-key.json'
为你自己的服务账户密钥文件路径。确保在使用这些示例代码之前,你已经正确配置了相应的库和服务。
到此这篇关于python 获取图片中文字的四种办法的文章就介绍到这了,更多相关python 获取图片文字内容请搜索脚本之家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脚本之家!
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