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怎样用Python提取图片中的文字

有时候在爬取数据的时候,需要读取网页中图片中的信息。在读取和处理图像、图像相关的机器学习以及创建图像等任务中,Python一直都是非常出色的语言。...安装之后,要用要用tesseract命令在Python的外面运行 今天使用Tesseract来实现一个提取图片中信息的程序。下面这张图片,就是我们需要读取的对象: ?...subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE) p.wait() f = open("page.txt","r") print(f.read()) f.close() 运行这个程序,应该会输出图片中的文字信息...你可以用 Pillow 库挑选图片进行清理,但是如果想把文字加工成普通人可以看懂的效果,还需要花很多时间去处理。这是只是一个简单的实例。 如果觉得内容还不错,分享给更多朋友,一起提升编程技能。

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Word--快速提取所有图片

特殊情况下,我们需要把一个Word报告中的所有图片提取出来,一张一张的复制会比较耗时且很麻烦,这里教大家一个很巧妙的技巧,快速把Word报告中的所有图片一次提取出来,简单易学,一看就会。...将要提取图片Word文档重命名为.zip格式,再解压到当前目录,你会发现神奇的一幕: F2重命名,将扩展名改为.zip,回车: ? 右击解压: ? ?...打开以Word文件名为目录的文件夹,word-medila,文档中的所有图片都 在这个目录下面: ?...我们可以看一下,修改成zip文件后,是以下面的结构形式存在的,再把扩展名改回去,又会变成原来的Word文档了: ?...所以.doc的文档要用这样的方式来提取图片,必须要先把文件格式转换为.docx,文件另存为可进行文档格式转换。

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    文字图片能不能转换成word 如何提取图片中的文字

    ,也容易出错,这时就会遇到文字图片转为本文的情况,下面就来看看,文字图片能不能转换成word文档吧。...image.png 文字图片能不能转换成word 文字图片是可以转换成word的,无论是拍摄的或者是扫描的图片,只要能在电脑上打开,看到上面的文字,就可以把文字转换成word,对图片的格式没有要求,任何格式都可以...操作方法也比较简单,找到工具栏的截取,把图片上的文字截取下来,然后软件就会自动对图片上的文字进行识别,一般只要等待一两秒钟就能看到文字,建议不要一次识别太多,这样会导致等待的时间过长,也比较容易出错。...如何提取图片中的文字 现在提取带有文字图片的方法比较多,大部分都是借用第三方软件,还有一种方法就是直接打开图片,通过使用QQ截图工具来进行转换,而且现在的手机上也带有转文字的功能。...文字图片能不能转换成word?是可以转换成Word或者是文本文档的,只是在转换过程中需要图片上的文字清晰、工整,如果比较潦草的文字或者是图片文字清晰度差,就会增加转换差错率。

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    提取Word 文档里的图片 并利用 python 批量转换格式

    文章目录 一、分析 二、提取Word 文档里的图片 三、利用 python 批量转换格式 日常工作中,你是否遇到过这样的场景,领导发来一份 Word 文档,要求你将文档中的图片存储到一个文件夹内,并且还要将图片都改成...一、分析 图片在文档的应用已经是十分普遍的现象了,在 Word 文档中插入合适的图片无疑会让我们的文档变得更美观。 先来回想一下,我们平常是如何在Word中插入图片的?...在本地电脑中事先存储好需要的图片素材,然后插入到Word中 使用复制、截图等方法将图片粘贴到 Word 中 其实,第二种方法有一个弊端在于图片只存在 Word 中,如果我们需要将它们保存到本地电脑中以供日后使用...二、提取Word 文档里的图片 解决方法就是:更改文件格式,直接将 Word 文档的后缀名改成 .rar ( .zip 也是可以的)的压缩格式。...打开压缩文件,点击【word】-【media】,文档中使用的图片就出现在这里,只需要选中解压出来即可。

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    从微软 Word提取数据

    以下就是我如何使用 python-docx 库从 Word 文档中提取数据的步骤和示例代码:1、问题背景我们需要从微软 Word 文件中提取数据到数据库中,以便可以从网络界面中查看这些数据。...此外,我们还在提取数据的过程中遇到了一个小问题,当我们从 Word 表格中提取字符串时,在每个字符串的末尾都会出现一个奇怪的小方框字符。我们希望找到一种方法来解决这个问题。...使用 VBA 宏从 Word提取数据,并使用 Left() 函数来去除字符串末尾的小方框字符。...使用 win32com 从 Word提取数据,并使用 Left() 函数来去除字符串末尾的小方框字符。...对于第一种方案,使用 OpenOffice 来打开 Word 文件,然后使用 Python 宏来提取数据。

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    小白学Python:提取Word中的所有图片,只需要1行代码

    图片大家好,这里是程序员晚枫,全网同名。最近在小破站账号:Python自动化办公社区更新一套课程:给小白的《50讲Python自动化办公》在课程群里,看到学员自己开发了一个功能:从word提取图片。...文档,里面有N个图片,我们如何把这些图片自动化的提取出来呢?...可以使用本文的代码,该功能已经集成到python-office这个库里了,下载命令:pip install python-office -U1行代码,提取Word图片的使用方式如下:import officeoffice.word.docx4imgs...(word_path=r'..../python-office/out')该方法需要填写2个参数:word_path:需要提取图片word路径img_path:保存图片的文件夹位置,程序会自动在指定位置,用word文件的名称创建一个子文件夹

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    自动提取图片中文字内容,这个开源免费软件送给你 | PA实战资源

    - 1 - 图片内容提取方法及问题 前面的文章《3分钟读取、汇总300个pdf文件内容!多简单!多快!...| PA实战应用》里,讲了使用Power Automate Destkop直接提取PDF文件内容的操作方式,但有朋友问,是否可以提取图片转成的PDF内容: 如上面回复,这里的核心其实并不是PDF内容的提取...选择引擎、要识别的图片路径后,OCR引擎设置里,打开“使用其他语言”开关,语言缩写里填上“chi_sim”,选择语言数据包的路径即可,如下图所示: 经过上面的步骤,即可以提取图片里的文字信息,然后我们可以添加...“将文本写入文件”的步骤,将识别的图片文字信息输出到一个文件里: - 3 - 图片文字提取效果 对于图片文字提取,大家最关心的一个问题是,提取的效果如何?...总的来说,读取格式清洁、规范打印的图片文字,效果还不错,如下图片: 除一些带下划线、特殊符号标记等造成的干扰外,绝大部分的内容均被正确识别: 而对于本身存在一些深色背景、格式比较混杂的图片,识别效果则很差

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    图片word怎样转?

    在这个快速发展的时代,做什么是都会想找一个省时又操作简单的方法,这是顺应时代的发展,那么大家对于图片word有没有什么好用的方法呢?看看今天小编为大家带来的分享吧!...首图1带广告.png 第一步:首先,需要打开我们要进行图片word操作的工具,没有该工具的小伙伴们,需要在百度里下载一下了。...2.png 第三步:此处我们可以选择OCR功能中的单张快速识别,这个功能可以将我们图片中的内容转换成word格式。...3.png 第四步:进入到单张快速识别功能中,需要点击上传图片,将我们需要的图片添加到该页面中。 4.png 第五步:将图片加入到该页面之后,就可以调整导出格式和导出目录了。...导出格式就是将我们识别的格式改成word格式。导出目录在选择时要选择好。 5.png 第六步:接着就可以点击“开始识别”了,这样就完成啦。 6.png 大家学会图片word的操作了吗?

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    word图片太大压缩

    电子文档word中经常需要插入图片,然而过多的图片会使word占用空间大,导致word打开缓慢,编辑卡顿等现象。word过大还非常不利于文档的网络传输和拷贝使用。...导致word过大的原因往往是插入的图片未经过压缩,word中文字占用的空间是非常小的。我们只需要在word中对图片进行压缩,就能够在不影响使用的前提下大大降低图片的体积从而减小word文档的体积。...“删除图片的剪裁区域”针对的是在word中进行过图片剪裁操作(剪裁操作只是将不需要的部分隐藏了,并没有删除)的,压缩操作会把剪裁隐藏的部分删除。 分辨率一栏可以设置图片压缩后的质量。...word图片压缩功能十分强大也非常好用,学会使用这一功能,以后不管多大的图片,不需要使用其他软件压缩直接插入编辑后一键就能轻松实现高质量压缩,保证文档质量的同时也非常可观地减小了文档的体积。...word这一功能,不仅可以用于压缩word里面的图片,还能充当图片压缩工具呢,先插入图片,压缩后,图片另存为保存即可。

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    前端图片主题色提取

    通常主题色的提取都是在后端完成的,前端将需要处理的图片以链接或id的形式提供给后端,后端通过运行相应的算法来提取出主题色后,再返回相应的结果。...由此,我尝试着利用 canvas在前端进行图片主题色的提取。 一、主题色算法 目前比较常用的主题色提取算法有:最小差值法、中位切分法、八叉树算法、聚类、色彩建模法等。...可以看到在不考虑图片加载时间的情况下,用中位切分法提取的耗时相对较短,而图片加载的耗时可以说是难以逾越的障碍了(整整拖慢了450ms),不过目前的代码还有不错的优化空间,比如间隔采样,绘制到canvas...所以看来准确性还是可以的,约76%的颜色与cgi提取结果相近,在大于100的中抽查后发现有部分图片两者提取到的主题色各有特点,或者平分秋色,比如 ? ?...五、小结 总结来看,通过canvas的中位切分法与cgi提取的结果相似程度还是比较高的,也有许多图片有很大差异,需要在后续的实践中不断优化。

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