Python实现图像文字识别：环境配置与代码示例

首先安装PIL库，具体命令为：pip install Pillow（此前博客中已有相关介绍）。

接着安装pytesser3，执行命令：pip install pytesser3。

随后安装pytesseract，执行命令：pip install pytesseract。

第四步是安装autopy3。

在安装autopy3之前，需先安装wheel工具，命令为：pip install wheel。

下载指定版本的autopy3文件：autopy3-0.51.1-cp36-cp36m-win_am64.whl（点击链接下载）。

执行安装命令：pip install E:\360安全浏览器下载\autopy3-0.51.1-cp36-cp36m-win_am64.whl。

若直接使用pip install autopy3，可能会遇到如下报错：

第四步还需安装Tesseract-OCR，可直接在百度搜索并下载该软件。

需要注意的是，安装Tesseract-OCR后，其路径默认不会添加到系统环境变量path中，这可能导致后续出现如下报错：

解决该问题有两种方法：首先找到Tesseract-OCR的安装文件夹，然后定位到tesseract.exe文件。

本例中该文件的绝对路径为：D:\python\Tesseract-OCR\tesseract.exe。

方法一：将此路径添加到系统环境变量path中（尽管作者尝试此方法后，PyCharm仍报错）。

方法二：找到pytesseract.py文件。

本例中该文件路径为：C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python36\Lib\site-packages\pytesseract\pytesseract.py。

修改该文件中的tesseract_cmd变量，将其值设置为上述绝对路径。

接下来进入核心部分，介绍如何识别图像中的文字。

测试原图如下（图片内容包含电影《海上钢琴师》的一句经典台词）。

随后，我们将利用Python的pytesseract库对图片中的字符进行识别。

# _*_ coding:utf-8 _*_ 
 
import pytesseract 
from PIL import Image 
 
__author__ = 'admin' 
 
im = Image.open(r'C:\Users\admin\Desktop\example.png') 
print(pytesseract.image_to_string(im)) 

识别效果如图所示。

以上关于Python图像处理中识别图像文字的内容即为全部分享，希望能为读者提供参考，并欢迎大家支持本站。