tesserocr介绍

发布时间：2023-05-10

一、tesserocr简介

tesserocr是一个基于Tesseract OCR引擎的Python封装库，能够对图片进行OCR（光学字符识别）操作，将图片上的文字提取出来并转化为可编辑文字。tesserocr提供简单易用的接口，支持多语言OCR识别，并且能够处理多种格式的图片文件。

二、tesserocr的安装和使用

tesserocr支持Python2和Python3，可以通过pip安装：$ pip install tesserocr。安装好tesserocr后，可以使用下面的代码来进行简单的OCR操作：

import tesserocr
from PIL import Image
image = Image.open('test.png')
result = tesserocr.image_to_text(image)
print(result.strip())

以上代码首先打开图片，然后使用tesserocr.image_to_text()函数进行OCR操作，最后将识别结果打印输出。可以看到，tesserocr使用非常简单方便。同时，tesserocr还支持对修改后的图片进行OCR操作，示例如下：

import tesserocr
from PIL import Image, ImageOps
image = Image.open('test.png')
gray_image = ImageOps.grayscale(image)
result = tesserocr.image_to_text(gray_image)
print(result.strip())

以上代码实现了对图片进行灰度处理后再进行OCR操作。需要注意的是，tesserocr对图片的处理能力可能会受到图像分辨率、图像质量和背景噪声等因素的影响，因此可能会影响最终的OCR识别效果。

三、tesserocr的高级应用

1. 支持多语言OCR识别

tesserocr支持多语言OCR识别，通过设置tesserocr.PyTessBaseAPI()类的语言参数，可以识别多种语言的文本。例如，以下代码可以识别中文和英文文本：

import tesserocr
from PIL import Image
image = Image.open('test.png')
with tesserocr.PyTessBaseAPI(lang='chi_sim+eng') as api:
    api.SetImage(image)
    result = api.GetUTF8Text()
print(result.strip())

以上代码使用chi_sim+eng作为语言参数，表示同时识别中文和英文。如果需要识别其他语言，可以将lang参数设置为其他支持的语言代码。tesserocr支持的语言代码可以在官方文档中查询。

2. 图片预处理和后处理

tesserocr支持对图片进行预处理和后处理，提高OCR识别的准确率。以下代码演示了如何使用tesserocr进行图片预处理和后处理，示例代码中使用了二值化处理和模糊处理，提高了OCR识别的准确率：

import tesserocr
from PIL import Image, ImageOps, ImageFilter
image = Image.open('test.png')
gray_image = ImageOps.grayscale(image)
binary_image = gray_image.point(lambda x: 0 if x < 200 else 255)
blurred_image = binary_image.filter(ImageFilter.GaussianBlur(3))
result = tesserocr.image_to_text(blurred_image)
print(result.strip())

以上代码实现了灰度处理、二值化处理和模糊处理。需要注意的是，在进行预处理和后处理时，tesserocr提供了多种函数和方法，需要根据具体需求进行选择和调整，以提高识别准确率。

3. 自定义字典

tesserocr还支持自定义词典，通过设置tesserocr.PyTessBaseAPI()类的变量参数，可以将自定义词典加载到OCR识别过程中。以下代码演示了如何自定义词典：

import tesserocr
from PIL import Image
image = Image.open('test.png')
with tesserocr.PyTessBaseAPI() as api:
    api.SetImage(image)
    api.SetVariable('tessedit_char_whitelist', '0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ')
    api.SetVariable('user_words_suffix', 'user-words')
    api.Recognize()
    result = api.GetUTF8Text()
print(result.strip())

以上代码使用user-words文件作为自定义词典，user-words文件中包含需要识别的单词，识别结果会将自定义词典中的单词作为首选结果返回。

4. OCR识别率的限制

虽然OCR技术越来越成熟，但是其识别精度仍然受到图像清晰度、光照条件等因素的影响。因此，在实际使用中，需要根据具体需求和场景来控制OCR识别的精度和限制识别结果的内容。以下代码演示了如何使用tesserocr进行OCR识别限制：

import tesserocr
from PIL import Image
image = Image.open('test.png')
with tesserocr.PyTessBaseAPI() as api:
    api.SetImage(image)
    api.SetVariable('tessedit_char_whitelist', '0123456789')
    api.SetVariable('load_system_dawg', 'F')
    api.SetVariable('load_freq_dawg', 'F')
    api.Recognize()
    result = api.GetUTF8Text()
print(result.strip())

以上代码通过设置tessedit_char_whitelist变量，限制识别结果仅包含数字。同时，通过设置load_system_dawg和load_freq_dawg变量，关闭了字典和词频的加载，避免干扰结果的准确性。

四、总结

tesserocr是一个强大的OCR识别库，能够便捷地对多语言文字进行OCR识别，并且提供了丰富的预处理和后处理方法，可以大大提高识别精度。在实际应用中，需要根据具体需求选择合适数量的预处理和后处理方法，并且限制OCR识别结果的内容和精度，以达到最佳识别效果。

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