python识别图片文字

因为学校要求要刷一门叫《包装世界》的网课,而课程里有200多道选择题,而且只能在手机完成,网页版无法做题,而看视频是不可能看视频的,这辈子都不可能看...所以写了几行代码来进行百度搜答案

思路如下:

  1. 手机屏幕投影到电脑上;
  2. 截图并识别图片文字;
  3. 调用百度来进行搜索;
  4. 提取html关键字。

环境配置:python3.6、第三方库:pyautogui、PIL、pytesseract、识别引擎tesseract-ocr

要识别中文,ocr引擎要下载一个中文包chi_sim放进Tesseract-OCR\tessdata里面。安装完ocr后还要配置一下调用路径,在Python36\Lib\site-packages\pytesseract找到pytesseract.py(这是我的windows路径),打开在里面添加一下路径:

1 # CHANGE THIS IF TESSERACT IS NOT IN YOUR PATH, OR IS NAMED DIFFERENTLY
2 tesseract_cmd = 'tesseract'
3 tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe'
4 img_mode = 'RGB'

然后用AirDroid或者Vysor、360手机助手之类的将手机的屏幕投影到电脑上,用鼠标确定截图坐标,代码如下:

1 import pyautogui as pag
2 x,y = pag.position()
3 posStr = "position:"+str(x).rjust(4)+','+str(y).rjust(4)
4 print(posStr)

要获取两个坐标(截图开始坐标和结束坐标),然后利用获取的坐标运用如下代码截图并调用ocr引擎识别(识别出来的字是每个用空格分开的,所以要去除字符串中的空格),代码如下:

 1 from PIL import Image
 2 from PIL import ImageGrab
 3 import pytesseract
 4 import webbrowser
 5 
 6 pos = (0,245,425, 327)
 7 cut_img = ImageGrab.grab(pos)
 8 cut_img.save('C:/imgSave/1.jpg') #保存截图到文件夹中
 9 print("screenshots sucess")
10 
11 text=pytesseract.image_to_string(Image.open('C:/imgSave/1.jpg'),lang='chi_sim') #调用识别引擎识别
12 text=text.replace(" ","") #去空格
13 print(text)
14 url = 'http://www.baidu.com/s?wd=%s' % text #调用百度搜索
15 webbrowser.open(url)

最终因为搜出来的全是题库,所以就没有提取html关键字了,其实是懒

转载于:https://www.cnblogs.com/guolao/p/8900661.html

内容概要:本文深入探讨了金属氢化物(MH)储氢系统在燃料电池汽车中的应用,通过建立吸收/释放氢气的动态模型和热交换模型,结合实验测试分析了不同反应条件下的性能表现。研究表明,低温环境有利于氢气吸收,高温则促进氢气释放;提高氢气流速和降低储氢材料体积分数能提升系统效率。论文还详细介绍了换热系统结构、动态性能数学模型、吸放氢特性仿真分析、热交换系统优化设计、系统控制策略优化以及工程验证与误差分析。此外,通过三维动态建模、换热结构对比分析、系统级性能优化等手段,进一步验证了金属氢化物储氢系统的关键性能特征,并提出了具体的优化设计方案。 适用人群:从事氢能技术研发的科研人员、工程师及相关领域的研究生。 使用场景及目标:①为储氢罐热管理设计提供理论依据;②推动车载储氢技术的发展;③为金属氢化物储氢系统的工程应用提供量化依据;④优化储氢系统的操作参数和结构设计。 其他说明:该研究不仅通过建模仿真全面验证了论文实验结论,还提出了具体的操作参数优化建议,如吸氢阶段维持25-30°C,氢气流速0.012g/s;放氢阶段快速升温至70-75°C,水速18-20g/min。同时,文章还强调了安全考虑,如最高工作压力限制在5bar以下,温度传感器冗余设计等。未来的研究方向包括多尺度建模、新型换热结构和智能控制等方面。
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