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Python编程实现的图片识别功能示例

本文实例讲述了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 = '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: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。

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