最重要的包是用于计算机视觉操作的OpenCV和PyTesseract，它是强大的 Tesseract OCR 引擎的 Python 包装器。...因此，使用 OpenCV 的矩形函数，我们可以在区域周围绘制一个框来验证我们的尺寸选择。 ?...mrz = pytesseract.image_to_string(img_mrz, config = '--psm 12') 我们现在准备应用 OCR 处理。...将 Pytesseract 输出与我们的原始护照图像进行比较，我们可以观察到读取特殊字符时的一些错误。...OCR 感兴趣区域的显式定义只是在OCR 中获取所需数据的众多方法之一。
使用该模型能够检测和定位图像中文本的边界框坐标。 那么下一步就是使用 OpenCV 和 Tesseract 处理每一个包含文本的图像区域，识别这些文本并进行 OCR 处理。...注意：完美情况下，旋转的边界框也在 rects 内，但是提取旋转边界框不利于解释本教程的概念。因此，我计算了水平的边界框矩形（把 angle 考虑在内）。...我们开始在边界框上循环，并处理结果，为实际的文本识别做准备： ? 我们初始化 results 列表，使其包含我们的 OCR 边界框和文本（第 120 行）。...然后在 boxes 上进行循环（第 123 行），我们： 基于之前计算的比率扩展边界框（第 126-129 行）。 填充边界框（第 134-141 行）。...第 159 行基于边界框的 y 坐标按自上而下的顺序对结果进行了排序。 对结果进行循环，我们： 将 OCR 处理过的文本打印到终端（第 164-166 行）。
C:\OCR\Tesseract-OCR\tessdata 3)、配置环境变量 要从任何位置访问tesseract-OCR，您可能必须将tesseract-OCR二进制文件所在的目录添加到Path变量中...C:\OCR\Tesseract-OCR。...安装后tesseract之后 ，并不能直接在python中使用，我们要想在python中使用，需要安装pytesseract模块我们可以通过 pip 安装 pip install pytesseract...top = loc['y']*1.25 # 计算上边界 right = (loc['x'] + size['width'])*1.25 # 计算右边界 botom = (loc['y'] + size...['height'])*1.25 # 计算下边界 将上下左右边界值放到元祖中（注意顺序：左 上 右 下） local = (left, top, right, botom) 使用PIL模块对页面图片进行再次截图
在这篇文章中，我们将使用 OpenCV 在图像的选定区域上应用 OCR。在本篇文章结束时，我们将能够对输入图像应用自动方向校正、选择感兴趣的区域并将OCR 应用到所选区域。...这篇文章基于 Python 3.x，假设我们已经安装了 Pytesseract 和 OpenCV。Pytesseract 是一个 Python 包装库，它使用 Tesseract 引擎进行 OCR。...较差，所以现在我们将调整输入图像的方向以确保更好的 OCR 结果。...########################################################################################### 感兴趣区域的边界框...现在，使用 pytesseract 在 ROI 上应用光学字符识别 (OCR)。
我们需要 pillow 和 pytesseract 这两个库，pip install 安装就好了。 还需要安装 Tesseract-OCR.exe 然后配置下就好了。...Tesseract-OCR.exe获取地址：小蓝枣的资源仓库，提取码：c51p 步骤一：tesseract.exe 的安装 ?...Language data里找到简体中文的语言包，等会安装时会弹出一个小框开始进行下载。 注：如果没下载成功没关系，后续用的时候直接下载个语言包放到指定位置就好了。 ?...步骤二：pytesseract 库的配置 在python的安装目录下搜索 pytesseract.py，然后进行编辑。 ?...可以通过这篇文章来看效果： python 技术篇-3行代码搞定图像文字识别，pytesseract库实现
文字识别 一旦检测到包含文本的边界框，下一步就是识别文本。有几种识别文本的技术。在下一节中，将讨论一些最佳方法。...从分数和几何图形解码旋转边界框更为复杂。...希望看到图像上的边界框，以及如何从检测到的边界框提取文本。使用Tesseract进行此操作。...会看到边界框应该是正确的。稍微旋转可能会有所帮助。但是当前的实现不提供旋转边界框。似乎是由于图像清晰度。Tesseract无法完全识别它。 该模型在这里的表现相当不错。...但是边界框中的某些文本无法正确识别。根本无法检测到数字。这里存在不均匀的背景，也许生成统一的背景将有助于解决这种情况。另外，盒子中的24边界不正确。在这种情况下，对边界框进行填充可能会有所帮助。
文本检测技术需要检测图像中的文本，并在具有文本的图像部分周围创建和包围框。标准的目标检测技术也可以使用。 滑动窗口技术 可以通过滑动窗口技术在文本周围创建边界框。然而，这是一个计算开销很大的任务。...我们如何从检测到的边界框中提取文本？Tesseract可以实现。...生成带有边界框坐标和框中可识别文本的列表 # initialize the list of results results = []# loop over the bounding boxes to...但是我们当前的实现不提供旋转边界框。这是由于Tesseract不能完全识别它。 ? 这个模型在这里表现得相当不错。但是有些文本在边界框中不能正确识别。数字1根本无法检测到。...在这种情况下，填充边界框可能会有所帮助。 ? 在上面的例子中，背景中有阴影的样式化字体似乎影响了结果。 我们不能指望OCR模型是100%准确的。
通常，目标检测需要两个损失函数，一个用于对象分类，另一个用于边界框回归（BBR）。本文将重点介绍 IoU 损失函数（GIoU 损失、DIoU 损失和 CIoU 损失、ProbIoU）。...因此，BBR使用基于 IoU 的损失函数来实现计算mAP，mAP的典型计算公式与表示如下： 但是这种最原始的IoU并交比的损失计算方式是有缺陷的，如当预测框与真实框没有相交的时候，IoU损失就是0，这样就导致了没有梯度...改进之GIoU 于是有个聪明的人发现，这样可以稍微避免这种问题的发生，就是把预测框与真实框(A与B)合起来求最小的外接矩形，就变成了如下： 对应的GIoU的计算公式就改成了： 下图是分别基于L2与L1损失相同的情况下...加入惩罚项因子以后，对于没有重叠的预测也可以实现边界框回归了，从而改善了IoU的缺陷。...ProbIoU ProbIoU可以实现OBB旋转对象映射到GBB、然后实现预测框与真实框的回归IoU损失功能，然后基于协方差矩阵，计算巴氏距离以后，再基于BD实现损失计算 跟原始的IoU比较，有明显的改善
，将视频信息写入到本地即可 本篇文章将聊聊常见可行的方案 1、pytesseract 借助 pyautogui 和 pytesseract，可以先对屏幕进行截图，然后利用 pytesseract 进行文字识别...PS：最新版本为 4.1.0 下载地址：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata 接着，安装依赖 pip3 install pyautogui pytesseract...= CnOcr() result = ocr.ocr('my_screenshot.png') text = result[0].get("text") print("识别文字...video_duration_result, video_content_result, video_like_result # 写入数据 def write_to_file(): # 移动到复制按钮处，显示复制悬浮框...# 点击界面，关闭复制弹框 pyautogui.click(dy_video_region) 最后模拟刷视频的动作，通过上面的筛选条件过滤出合适的数据 def start():
：0.2.0 tesseract-ocr：4.0.0 2、代码： import time import pytesseract from PIL import Image, ImageEnhance...driver.find_element(By.XPATH, "/html/body/form/table/tbody/tr/td[2]/table/tbody/tr[2]/td[2]/input") # 验证码输入框元素...我的解决办法，首先是下载tesseract-ocr这个文件，下载链接：https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 如图，所示： ?...然后，打开pytesseract.py文件，找到tesseract_cmd，将原来的注释掉，然后添加新的：tesseract_cmd="路径/tesseract.exe"。...CTRL+f，就可以弹出搜索框。 PS：博客写的很菜，请大家多给点建议。
安装opencv-python开发包 pip install opencv-python 安装Tesseract-OCR Python SDK支持 pip install pytesseract 下载Tesseract-OCR...打开Pycharm IDE，新建一个python项目与python文件，输入以下代码 import pytesseract as tess print(tess.get_tesseract_version...Tesseract-OCR介绍 开源的OCR识别引擎，高版本识别基于LSTM，其整个处理流程如下： ?...lang=None, config='', nice=0, output_type=Output.STRING, timeout=0, ) 返回所有识别文字的Box框坐标...，每一行为一个BOX信息输出 每行的前五个值分别是，识别的字符、BOX框的左上角与右下角坐标 识别 def image_to_string( image, lang=None,
pytesseract.pytesseract.TesseractError: (1, ‘Error opening data file C:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata...报错信息 pytesseract.pytesseract.TesseractError: (1, 'Error opening data file C:\\Program Files\\Tesseract-OCR...='chi_sim') 若不能使用，配置环境变量 Tesseract-OCR C:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata 安装 pytesseract 模块 pip...install pytesseract -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 安装Tesseract OCR...\Lib\site-packages\pytesseract\pytesseract.py 找到文件：tesseract_cmd = 'tesseract' 修改为：tesseract_cmd =
所谓模棱两可的区域正如上图的火车，它的左、上、下边界都是较为确定的，而右边界却是模棱两可的，因为它包含了一些非目标区域。...可以说，对于右边界而言，往左偏移一点与往右偏移一点都是可接受的，这就是它的模糊性。...论文选用了FCOS作为基础框架，由于FCOS在边界框回归上是采取预测采样点到上、下、左、右四条边的距离，这使得回归目标的长度较为统一，可以很好地在一个固定区间上表示出来。?
但是，经常会有一些解析对话框，没法拷贝文本内容，上面的方式都就变得束手无策。 ? 今天教大家利用 10 行 Python 代码制作一个翻屏软件，随处翻译，高效办公。 2..../temp.png' img.save(image_result) 接着，使用 pytesseract 依赖库的 OCR 功能，识别图片中的英文内容。...# OCR识别 # 识别图片中的英文 content_eng = pytesseract.image_to_string(Image.open(image_result), lang='eng') 然后...# 初始化 root = Tk() root.withdraw() # 显示翻译后的结果，以对话框的形式 tkinter.messagebox.showinfo('翻译结果', content_chinese
github官网：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract python版本：https://github.com/madmaze/pytesseract OCR...下载安装 第一步需要先安装Tesseract OCR引擎 第二步需要安装支持python的pytesseract库及其相关依赖 Tesseract OCR引擎下载 安装Tesseract OCR引擎：...pytesseract依赖于Tesseract OCR引擎。...例如：tesseract-ocr-eng（英语），tesseract-ocr-ara（阿拉伯语），tesseract-ocr-chi-sim（简体中文），tesseract-ocr-script-latn...Image import pytesseract im = Image.open('imgs\csdn_homepage.png') # 识别文字，并指定语言 string = pytesseract.image_to_string
一、python验证码识别库安装 ---------------- Ubuntu版本： 1.tesseract-ocr安装 sudo apt-get install tesseract-oc 2.pytesseract...tesseract-ocr安装 没找到直接命令安装，所以需要手动下载安装包。...https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 在上述地址中下载最新的tesseract-ocr的安装包，并解压。...安装 sudo pip install pytesseract 3.Pillow 安装 sudo pip install pillow ---------- windows版本： 1.tesseract-ocr...string(image) print code 三、pytesseract运行错误： ------------------ 1.pytesseract.pytesseract.TesseractError
安装pytesseract ? 3. 再安装tesseract-ocr，注意这个很关系是文字识别的核心程序。 ? 报错了，看来前面太顺了，python看不过去了。...所以找其它方法装tesseract-ocr 这里面有tesseract-ocr for windows的安装方法。...因为这里面配置有一些相关于tesseract-ocr（即第三个安装的程序） 更改如下： 在pycharm中如图打开pytesseract.py： ?...在右边打开的窗口找到：tesseract_cmd 这行代码： 这一行注释掉：因为pytesseract.py文件内默认的tesseract-ocr的主程序环境变量不知道怎么变的，到了windows 下面就不能运行...这次报的错，貌似是找不到tesseract-ocr的配置文件。
和PIL 同时我们还需要安装识别引擎tesseract-ocr 下面就来讲讲这几个库的安装，因为只有这几个库安装好以后Python才能实现一行代码实现图片文字识别 一，pytesseract和PIL的安装...：没有安装识别引擎tesseract-ocr 2.png 二，安装识别引擎tesseract-ocr 1.下载下面的安装包，然后直接点击安装即可 tesseract-ocr安装包和中文语言包...解压安装tesseract-ocr后做如下操作，就可以支持中文识别了。...因为tesseract-ocr默认不支持中文识别。.../tesseract.exe' 也可以通过pycharm快速打开pytesseract.py 打开pytesseract包.png 6.png 关联OCR
这是一个基于 Google 的 Tesseract-OCR 引擎的 Python 封装，是一个功能强大的 OCR 工具，能够实现图像中文字的识别。...= r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'3.2 图像文本识别下面是一个简单的示例，演示如何使用 pytesseract 从图像中提取文字：#...高级功能介绍4.1 处理图像预处理在进行 OCR 识别之前，有时需要对图像进行预处理，以提高识别率。...)4.2 自定义 OCR 配置pytesseract 允许用户自定义 OCR 配置，以提高识别效果。...总结今天，我们全面了解了 Python 的 pytesseract 库。从安装、基本功能到高级特性，这个库为我们提供了强大的 OCR 功能，帮助我们轻松提取图像中的文字。
之后想要在Python 中调用 Tesseract-OCR，只需安装pytesseract。 （注意前提是成功安装Tesseract-OCR 和设置好环境变量!）...pip install pytesseract 下面是Python 调用Tesseract-OCR的示例代码： 图片: from PIL import Image import pytesseract...img_path = r'D:\Backup\我的文档\My Pictures\捕获.PNG' text=pytesseract.image_to_string(Image.open(img_path...(Image.open(img_path), lang="eng", config="–psm 3") # print(help(pytesseract.image_to_string)) print...Tesseract-OCR 的更多的用法详细介绍请前往链接： https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Command-Line-Usage.html#s implest-invocation-to-ocr-an-image
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