Python 图片识别

最新推荐文章于 2025-06-14 16:25:23 发布

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本文介绍如何在Windows 64位系统上安装并配置OCR工具Pytesser和图像处理库Pillow，包括解决依赖问题及进行必要的代码调整，并提供了一个简单的图像识别示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1:安装PIL，官方没有WIN64位，Pillow替代
pip install Pillow-2.7.0-cp27-none-win_amd64.whl

2：安装Pytesser
下载pytesser_v0.0.1.zip，解压后复制进Python27\Lib\site-packges\pytesser路径下，无pytesser则新建
在Python27\Lib\site-packges\pytesser中新建一pytesser.pth文件,内容为pytesser
在pytesser内，修改三点
1:pytesser.py修改成__init.py__
修改pytesser.py
2-1：import Image 改为 from PIL import Image
2-2：tesseract_exe_name = 'tesseract' 改为tesseract_exe_name = 'Python27\\Lib\\site-packges\\pytesser\\tesseract' 注意\转义

3：安装Tesseract
下载Tesseract OCR engine：http://code.google.com/p/tesseract-ocr/ ，
下载后解压，找到tessdata文件夹，用其替换掉pytesser解压后的tessdata文件夹即可。

不过除了测试用验证码之外，其余的系统验证码的识别率很低。

附测试代码

from pytesser import *
from PIL import Image, ImageEnhance
im = Image.open('D:\Python27\Lib\site-packages\pytesser\phototest.tif')
im2 = Image.open(r'D:\Python27\Lib\site-packages\pytesser\fnord.tif','r')
im3 = Image.open(r'F:\PROJECT\python\code\Study_1\src\20170424\cp.jpg','r') #文件读写模式以防报错


#图片处理1：：黑白处理
enhancer = ImageEnhance.Contrast(im3)
image2 = enhancer.enhance(5)
image2.show()
print image_to_string(image2)

#图片处理2: 降噪处理
imgry = im3.convert('L')   #灰度处理
#灰度处理基础上二值化处理
threshold = 140
table = []
for i in range(256):
    if i < threshold:
        table.append(0)
    else:
        table.append(1)
out = imgry.point(table, '1')
out.show()

text = image_to_string(out)
if text.isspace() :
    print  "FAILE"
else:
    print text
#print text