Python网络数据采集之图像识别与文字处理|第10天

发表于 | 分类于   |   全文共721字   |   阅读时长2分钟

图像识别与文字处理；

使用Pillow库和Tesseract。

图像识别与文字处理

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

Python常用的OCR库有两个：Pillow 和 Tesseract。每个库都可以从它们的网站上下载并安装(http://pillow.readthedocs.org/installation.html 和
https://pypi.python.org/pypi/pytesseract)，或者用第三方管理器(像 pip)通过“pillow”和 “pytesseract”进行安装。

Pillow

Pillow 是从 Python 2.x版本的 Python图像库(Python Imaging Library，PIL)分出来的，支持Python 3.x版本。和PIL一样，Pillow也可以轻松地导入代码，并通过大量的过滤、修饰甚至像素级的变换操作处理图片:

1
2
3
4
5
6
from PIL import Image,ImageFilter

kitten = Image.open("demo.jpg")#打开图片
blurryKitten = kitten.filter(Imagefilter.GaussianBlur)
blurryKitten.save("demo_two.jpg")#另存为
blurryKitten.show()
Tesseract

Tesseract 是目前公认最优秀、最精确的开源 OCR 系统。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。

Tesseract 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。

安装 Tesseract

Windows:点击下载安装

Linux:sudo apt-get tessertact-ocr

Mac: brew install tesseract;也可以下载源码安装

NumPy

NumPy 是一个非常强大的库，具有大量线性代数 以及大规模科学计算的方法。因为NumPy可以用数学方法把图片表示成巨大的像素数组，所以它可以流畅地配合 Tesseract 完成任务。

NumPy 可以通过第三方包管理器(比如 pip)来安装:pip install numpy

处理格式规范的文字

例如通过运行Tesseract，读取文件并把结果写到一个文本文件中:

1
tesseract text.tif textoutput | cat test.txt

Tesseract 最大的缺点是对渐变背景色的处理。利用Pillow 库，我们可以创建一个阈值过滤器来去掉渐变的背景色，只把文字留下来，从而让图片更加清晰，便于 Tesseract 读取:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
from PIL import Image
import subprocess
def cleanFile(filePath, newFilePath): 
    image = Image.open(filePath)
    # 对图片进行阈值过滤，然后保存
    image = image.point(lambda x: 0 if x<143 else 255)
    image.save(newFilePath)
    # 调用系统的tesseract命令对图片进行OCR识别 
    subprocess.call(["tesseract", newFilePath, "output"])
    # 打开文件读取结果
    outputFile = open("output.txt", 'r') 
    print(outputFile.read())
    outputFile.close()

cleanFile("text_2.jpg", "text_2_clean.png")

在提交给 Tesseract 处理之前，那些带标题的、带有大片空白的图片，或者有其他问题的图 片，都应该做预处理。

今天的内容没有特别难，我写的比较简单，爬取网络的图片和验证码识别还没写，先从简单的消化。

0%