五分钟，零基础也能入门 Python 图像文字识别

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一. 前言

最近在研究 Python 的一些功能 ， 也尝试了一些有趣实现， 这一篇就从实践的角度来研究一下 Python 如何实现图片识别。

众所周知 ， Python 的库真的老多了，其中在图像识别上比较突出的就是 OpenCV.

那么基于这个库我们能实现什么功能呢？

二. 参与对象简介

  • OpenCV ：一个开源的跨平台计算机视觉库 , 支持 C++ ,Java 和 Python
    • 包括图片的读取 ，写入 ，转换 ，图像增强 ， 特征提取等等
  • Tesseract ： 光学字符识别 (OCR) 的开源引擎 ，用于讲图像转换为可读的文本

三. 简单使用

3.1 环境准备

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java复制代码// S1 : 安装依赖
pip install numpy matplotlib

// S2 : 安装 OpenCV
pip install opencv-python

// S3 : 安装物理机上面的 tesseract
https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki

- PS : 此处默认使用的是 English 语言包 ，如果需要中文，这里要下载新的语言包
- https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Data-Files.html
- 下载完成后把文件解压到 /Tesseract-OCR/tessdata 中 

// S4 ：准备环境变量
@ https://blog.csdn.net/qq_40147863/article/details/82285920
- 环境变量 系统变量 和 用户变量 里面 加上对应的 Path 即可

## S4 : 安装 Python OCR 识别 
pip install pytesseract


//============================
// 扩展功能 ：

// 测试一 ： 中文包安装情况
> tesseract --list-langs 
- 如果中文包安装成功，就可以看到多个结果

3.2 初代代码展示

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python复制代码import cv2
import os
import pytesseract

# S1 : 读取图片
image_path = "C:\\Users\\zzg\\Desktop\\test.png"

# S2 : 识别图片
image = cv2.imread(image_path)

# S3 : 使用 OCR 识别文字
text = pytesseract.image_to_string(image,lang='chi_sim')

# 打印文字
print("识别出文字内容:"+text)
  • ❗如果此时未优化执行的情况下 ，大概率是识别不出来的
  • ❓主要原因在于图片没有做合适的处理，或者语言包未加载

image.png

image.png

  • 对于英文文字， 使用英文模型的效果还是很好的，一段复杂的代码基本上能够识别清楚
  • 对于中文文字 ，整体效果就比较差了

识别了又好像没识别，这说明在不进行任何优化的前提下，文字识别的准确率并不高。所以在生产上使用之前，我们要在代码和模型层面进行一定的优化，以达到预期的效果。

四. 深入原理

4.1 什么叫灰度化 ？

将一幅彩色图像转换为灰度图像的过程 ，一般情况下灰度图像只会包含一个通道。

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java复制代码// 灰度化图像 
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

// 展示图像
cv2.imshow("Image", gray_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

image.png

问题一 ：通道是什么 ？

图像中有很多分量用来描述一些信息 ，常见的有颜色通道 ，深度通道 , alpha 通道等。

一般常规的彩色图像包含三个颜色通道 ：红色、绿色和蓝色（或多或少都听过，这就是三原色）。

问题二 ： 为什么要灰度化 ？

  • 三通道颜色过于复杂，处理难度更大
  • 通过灰度图像消除颜色信息的干扰
  • 避免光照 ，文字颜色 ，背景对识别的影响

4.2 什么是语言包

之前在环境配置的时候也提到过，为了更好的识别中文，需要添加语言包。

Tesseract 的语言包可以帮助 Tesseract 引擎识别特定语言文本的模型文件。

我们需要下载特定的语言包，放在 tessdata 目录下即可。 Tesseract 可以同时兼容多个语言包。也可以自己训练语言包。

@ tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Dat…

4.3 优化图像的方式

如果真的需要深度使用，建议认真阅读官方文档 ，在官方文档中提供了大量提高质量的案例 ：

其中常见的方式包括 ：

  • 重新缩放 ： 修改图片的尺寸 ，通过这种方式扩大图片的间隔，提高识别率
  • 二值化 ： 灰度化就是二值化的一种，目的是减少复杂的颜色
  • 降噪

通常最常见的就是图像的缩放处理

解决的方案是对图片进行缩放或者切割 ，首先我们看一下图像缩放后的效果 ：

image.png

  • 原本以为还需要优化很久 ，但是简单扩大一下效果就很明显了

4.4 技术原理

image.png

Tesseract 同样是一种基于机器学习计算的实现功能 ， 在使用上一样基于大模型实现。

  • Tesseract 基于卷积神经网络 (CNN) 的模型
  • Tesseract 通过不同的组件计算模型文件 ，可以计算单语言模型文件，也可以计算多语言模型文件
  • 在使用时 ，可以使用多个 .traineddata 文件进行分析
  • 入门阶段就不涉及模型的训练了，毕竟我也还不会

五. 最终结果

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java复制代码import cv2
import os
import pytesseract


# 读取图片
image_path = "C:\\Users\\zzg\\Desktop\\test2.png"
# 检查文件是否存在
if not os.path.isfile(image_path):
    print("错误：图像文件未找到！")
    exit()

image = cv2.imread(image_path)

# 灰度化图片
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图片进行缩放
image_big = cv2.resize(gray_image, dsize=(None, None), fx=3, fy=3, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

# 降噪图片
denoised_image = cv2.GaussianBlur(image_big, (5, 5), 0)

# 使用 OCR 识别文字
text = pytesseract.image_to_string( denoised_image,lang='chi_sim')

# 打印文字
print("识别出文字内容:"+text)

总结

这篇是第一篇学习的文档 ，重在了解这种使用方式。

后续会扩展到 复杂图像 以及 业务级使用。欢迎关注。

参考文档

zhuanlan.zhihu.com/p/110647131

本文转载自: 掘金

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