本文实例讲述了Python实现识别图片内容的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
python识别图片内容。
这里我的环境为windows64位,python2.7.14
需要用到PIL模块和tesseract模块。
首先需要安装pip包管理,安装方法可参考附录windows下安装python包管理器pip
安装PIL模块:
pip install Pillow
tesseract模块安装:
pip install pytesseract
安装识别引擎和中文语言包,点击此处本站下载。
下载完成解压:
1.双击tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe安装,安装完成后,需要指定tesseract模块识别引擎的程序路径,打开python安装路径的模块路径,我的路径为:E:\wamp\python\Lib\site-packages\,进入pytesseract,编辑pytesseract.py文件,修改 tesseract_cmd = 'tesseract'
的内容:
# tesseract_cmd = 'tesseract' # 修改为安装Tesseract-OCR的真实路径
tesseract_cmd = 'E:/wamp/python modules/Tesseract-OCR/tesseract.exe'
2.进入解压包中的中文语言包,复制chi_sim.traineddata到Tesseract-OCR安装目录下tessdata文件夹下,我的路径:E:\wamp\python modules\Tesseract-OCR\tessdata\chi_sim.traineddata
环境配置完成。
python代码:
# -*- coding: UTF-8 -*- from PIL import Image import pytesseract # 识别中文 text = pytesseract.image_to_string(Image.open('chinese.png'),lang='chi_sim') print text # 识别英文 text = pytesseract.image_to_string(Image.open('english.png')) print text
附:windows下安装python包管理器pip
windows下安装python包管理器pip。
pip下载地址:https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads
选择 pip-9.0.1.tar.gz (md5, pgp)
下载完成解压,这里我解压到D:\python\pip-9.0.1,命令行进入D:\python\pip-9.0.1
cd D:\python\pip-9.0.1
安装pip
python setup.py install
安装完成,输入pip list
查看是否成功
pip list
显示下面信息代表安装成功:
pip (9.0.1)
setuptools (28.8.0)
pip安装模块命令:
pip install xxx
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
Python,识别,图片内容
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。