python3使用Pillow、tesseract-ocr与pytesseract模块的图片识别的方法
1.安装Pillow
pipinstallPillow
2.安装tesseract-ocr
github地址: https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
或本地下载地址：https://www.nhooo.com/softs/538925.html
windows:
Thelatestinstallercanbedownloadedhere: tesseract-ocr-setup-3.05.01.exe and tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe (experimental).
ubuntu:
sudoapt-getinstalltesseract-ocr traineddata文件路径:/usr/share/tesseract-ocr/tessdata/
3.安装pytesseract
pipinstallpytesseract
如不能使用pip直接安装可取搜索模块文件直接安装
遇到问题及解决：
1.FileNotFoundError:[WinError2]系统找不到指定的文件
解决办法：
方法1[推荐]:将tesseract.exe添加到环境变量PATH中，
例如:D:\Tesseract-OCR,默认路径为C:\ProgramFiles(x86)\Tesseract-OCR
注意:为了使环境变量生效，需要关闭cmd窗口或是关闭pycharm等ide重新启动
方法2:修改pytesseract.py文件，指定tesseract.exe安装路径
#CHANGETHISIFTESSERACTISNOTINYOURPATH,ORISNAMEDDIFFERENTLY tesseract_cmd='C:\\ProgramFiles(x86)\\Tesseract-OCR\\tesseract.exe‘
方法3: 在实际运行代码中指定
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd='D:\\Tesseract-OCR\\tesseract.exe'
2.pytesseract.pytesseract.TesseractError:(1,'Erroropeningdatafile\\Tesseract-OCR\\tessdata/eng.traineddata')
解决方法:
方法1[推荐]:
将tessdata目录的上级目录所在路径(默认为tesseract-ocr安装目录)添加至TESSDATA_PREFIX环境变量中
例如: C:\ProgramFiles(x86)\Tesseract-OCR
PleasemakesuretheTESSDATA_PREFIXenvironmentvariableissettotheparentdirectoryofyour"tessdata"directory.
方法2: 在.py文件配置中指定tessdata-dir
tessdata_dir_config='--tessdata-dir"D:\\Tesseract-OCR\\tessdata"' #tessdata_dir_config='--tessdata-dir"'C:\\ProgramFiles(x86)\\Tesseract-OCR\\tessdata"' pytesseract.image_to_string(image,config=tessdata_dir_config)
trainedata下载地址:thelatestfromgithub.com
示例：
#-*-coding:utf-8-*-
fromPILimportImage
importsys
importos
importpytesseract
fromseleniumimportwebdriver
sys.path.append('C:\Python27\Lib\site-packages\pytesser')
importpytesser
url='http://192.168.24.189/system/code?0.6824490785056669'
driver=webdriver.Firefox()
driver.maximize_window()#将浏览器最大化
driver.get(url)
imgelement=driver.find_element_by_id('codeImg')#定位验证码
location=imgelement.location#获取验证码x,y轴坐标
size=imgelement.size#获取验证码的长宽
rangle=(int(location['x']),int(location['y']),int(location['x']+size['width']),int(location['y']+size['height']))#写成我们需要截取的位置坐标
name="code.jpg"
driver.find_element_by_id("codeImg").click()
driver.save_screenshot(name)#截取当前网页，该网页有我们需要的验证码
aa=Image.open(name)#打开截图
frame4=aa.crop(rangle)#使用Image的crop函数，从截图中再次截取我们需要的区域
frame4.save(name)
im=Image.open(name)
#转化到灰度图
imgry=im.convert('L')
#保存图像
imgry.save('g'+name)
#二值化，采用阈值分割法，threshold为分割点
threshold=140
table=[]
forjinrange(256):
ifj
以上就是python3使用Pillow、tesseract-ocr与pytesseract模块的图片识别的方法的详细内容，更多关于python3图片识别的资料请关注毛票票其它相关文章！
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