使用Python Pytesseract进行OCR识别

介绍

在数字化时代，OCR（Optical Character Recognition）技术成为了智能化信息处理的重要手段，利用OCR技术能够将纸质的、印刷的文字自动化地转换成数字的电子文件，为人们的信息化生活带来了巨大便利。随着深度学习技术的不断发展，OCR技术的准确度和识别速度得到了极大提升，其中Python语言的开源OCR库Pytesseract就是一款非常受欢迎的技术方案。

使用

Pytesseract是在Python下使用谷歌的Tesseract-OCR引擎的开源包，利用简单的代码即可快速实现OCR识别任务。下面将从图像预处理、文字分割、OCR识别三个方面详细介绍Pytesseract的使用方法。

图像预处理

在进行OCR识别任务之前，必须对图像进行预处理，以提高识别准确度和速度。常用的图像预处理包括二值化、降噪、去除干扰、倾斜矫正等操作。

import cv2
import numpy as np

def preprocess(image):
    # 灰度化
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 高斯模糊
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    # 自适应二值化
    thresh = cv2.adaptiveThreshold(blurred, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)
    # 膨胀
    kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
    dilation = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)
    # 返回预处理后的图像
    return dilation

文字分割

在进行OCR识别任务时，由于文本字符的分布和排版具有特殊性，需要对图像进行适当的分割和定位，以准确地识别每个字符。

def find_text_boxes(image):
    # 二值化
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, binary = cv2.threshold(image, 190, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    # 腐蚀
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    binary = cv2.erode(binary, kernel, iterations=1)
    # 轮廓检测
    contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # 遍历轮廓
    boxes = []
    for contour in contours:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        # 根据轮廓大小过滤无意义边框
        if w < 10 or h < 10:
            continue
        box = [x, y, x+w, y+h]
        boxes.append(box)
    return boxes

OCR识别

在进行预处理和分割后，即可利用Pytesseract进行OCR识别任务。

import pytesseract

def ocr(image):
    # 图像预处理
    image = preprocess(image)
    # 文字分割
    boxes = find_text_boxes(image)
    # OCR识别
    result = ''
    for box in boxes:
        text = pytesseract.image_to_string(image[box[1]:box[3], box[0]:box[2]], lang='chi_sim')
        result += text
    return result

小结

利用Python Pytesseract进行OCR识别任务可以有效地提高信息处理效率和准确度。本文从图像预处理、文字分割和OCR识别三个方面介绍了Pytesseract的使用方法，希望能够为读者提供参考。