100天精通Python（进阶篇）——第44天：基于Tesseract-OCR实现OCR图片文字识别实战

置顶袁袁袁袁满

已于 2024-12-04 11:56:16 修改

阅读量9.3w

点赞数 17

分类专栏： 100天精通Python 文章标签： python ocr Tesseract-OCR 人工智能 OCR图片文字识别实战中文识别英文识别

于 2024-01-22 07:00:00 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yuan2019035055/article/details/135732360

版权

100天精通Python 专栏收录该内容

该专栏为热销专栏榜第7名

123 篇文章 ¥9.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了OCR技术的基本概念及其广泛应用，重点讲解了使用Tesseract-OCR进行英文和中文图片文字识别的步骤，包括模块安装、语言包下载及代码实战示例。适合Python初学者和对OCR技术感兴趣的读者。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. OCR技术介绍

OCR，即光学字符识别（Optical Character Recognition），是一种将印刷体字符转化为计算机可读文字的技术。OCR技术可以将纸质文档、扫描文档、照片等转化为可编辑的电子文件，方便用户进行编辑、存储和共享。

OCR技术的应用范围非常广泛。例如，银行和保险公司可以使用OCR技术来处理各种表格和文件，包括支票、发票、合同等，从而提高办公效率。医院可以使用OCR技术来处理病历、处方和医学报告，从而提高医疗质量和效率。政府机构可以使用OCR技术来处理各种表格和文件，例如税务申报表、选民登记表等，从而提高政府服务的效率和质量。

OCR技术的原理是利用光学扫描仪将纸质文档转化为数字图像，然后通过图像处理算法将图像中的字符识别出来，并转化为计算机可读的文字。OCR技术的核心是字符识别算法，这个算法需要考虑到各种字体、字号、字距、倾斜度、噪声等因素。

OCR技术的发展历史可以追溯到20世纪50年代，当时的OCR技术只能处理单一字体、字号、字距的文本。随着计算机技术的不断发展，OCR技术也不断进步，现在的OCR技术能够处理各种字体、字号、字距、倾斜度、噪声等复杂条件下的文本，并且具备高精度和高速度的特点。

总之，OCR技术是一种非常实用的技术，可以帮助用户将纸质文档转化为电子文件，从而提高办公

了解本专栏