Python3.6使用tesseract-ocr的正确方法

简介

在本文中，我们将详细讲解Python3.6使用tesseract-ocr的正确方法。tesseract-ocr是一个免费、开源的OCR引擎，可以将图像中的文本自动识别并转换为计算机可处理的文本。该OCR引擎非常适合Python这种高级编程语言，并且可以在Windows、Linux和MacOS等多个平台上运行。

步骤

步骤1：安装tesseract-ocr

首先，我们需要在本地计算机上安装tesseract-ocr。安装过程如下：

Windows系统：

1. 从tesseract-ocr官网下载最新的Windows安装文件

2. 安装tesseract-ocr，并在环境变量中添加tesseract-ocr的目录

例如，如果您的tesseract-ocr安装在C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR，则需将该路径添加至Path环境变量中。（注：此处需根据实际情况进行修改）

Linux系统：

1. 执行以下命令安装tesseract-ocr：

   sudo apt-get update
sudo apt-get install tesseract-ocr

2. 安装python-tesseract：

   sudo apt-get install python3-pil
pip3 install pytesseract

MacOS系统：

1. 执行以下命令安装tesseract-ocr：

   brew install tesseract

2. 安装python-tesseract

   pip3 install pytesseract

步骤2：安装依赖库

在Python脚本中调用tesseract-ocr的API，需要安装相应的Python依赖库，使用pip安装即可：

pip3 install pytesseract
pip3 install pillow

其中，pilow是Python处理图片的库。

步骤3：使用Python脚本调用tesseract-ocr

下面给出一个使用Python脚本进行tesseract-ocr OCR识别的简单示例：

import pytesseract
from PIL import Image

# 将图片转换为灰度图
img = Image.open('test.png').convert('L')

# 将灰度图转换为字符串
text = pytesseract.image_to_string(img,lang='chi_sim')

print(text)

上述代码实现了将test.png中的文本转换为字符串并输出到控制台。在执行前，需要在脚本所在的目录下保存一张名为test.png的图片。

步骤4：调整tesseract-ocr参数

tesseract-ocr支持多种参数设置，可以通过参数调整OCR识别结果。比如，可以使用如下代码调整识别语言：

text = pytesseract.image_to_string(img,lang='eng')

上述代码将识别图像文本时使用英语识别库。

总结

在本文中，我们介绍了Python3.6使用tesseract-ocr的正确方法。通过安装tesseract-ocr和相关依赖库，以及使用Python调用API的方式，我们可以快速、简便地实现OCR文本识别功能。本文给出了多个示例，可以供读者参考使用。