Python编程实现的图片识别功能示例
本篇章节讲解Python编程实现的图片识别功能。分享给大家供大家参考,具体如下: 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Python27Libsite-packgespytesser路径下,无pytesser则新建 在Python27Libsite-packgespytesser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__ ② 修改pytesser.py import Image 改为 from PIL import Image tesseract_exe_name = 'tesseract' 改为tesseract_exe_name = 'Python27Libsite-packgespytessertesseract' 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:Python27Libsite-packagespytesserphototest.tif') im2 = Image.open(r'D:Python27Libsite-packagespytesserfnord.tif','r') im3 = Image.open(r'F:PROJECTpythoncodeStudy_1src20170424cp.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 更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python图片操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》 希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。 (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |