了解如何使用 Tesseract OCR 库和 pytesseract 包装器进行光学字符识别 (OCR) 将图像中的文本转换为 Python 中的数字文本。
Python图像文本识别：人类只需查看图像即可轻松理解图像的文本内容。但是，对于计算机而言，情况并非如此。他们需要某种结构化的方法或算法才能理解它。这是Optical Character Recognition（OCR）的用武之地。
Python如何识别图片中的文字？光学字符识别是检测图像上的文本内容并将其转换为机器编码文本的过程，我们可以在 Python（或任何编程语言）中将其作为字符串变量访问和操作。在本教程中，我们将使用Tesseract 库来做到这一点。
Tesseract 库包含一个 OCR 引擎和一个命令行程序，所以它与 Python 无关，请按照他们的官方指南进行安装，因为它是本教程的必备工具。
我们将使用Python 的pytesseract 模块，它是 Tesseract-OCR 引擎的包装器，因此我们可以通过 Python 访问它。
tesseract 的最新稳定版本是 4，它使用新的基于循环神经网络 (LSTM)的 OCR 引擎，专注于线识别。
相关文章：如何在 Python 中将语音转换为文本。
Python ORC识别照片中的文本示例 - 让我们开始吧，你需要安装：
- Tesseract-OCR 引擎（遵循他们的操作系统指南）。
- pytesseract 包装模块使用：
pip3 install pytesseract复制 - 本教程的其他实用模块：
pip3 install numpy matplotlib opencv-python pillow复制
在你的机器上安装好所有东西后，打开一个新的 Python 文件并按照以下步骤操作：
import pytesseract
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image出于演示目的，我将使用此图像进行识别：
我将其命名为“test.png”并将其放在当前目录中，让我们加载此图像：
# read the image using OpenCV
image = cv2.imread("test.png")
# or you can use Pillow
# image = Image.open("test.png")Python如何识别图片中的文字？你可能会注意到，你可以使用OpenCV或Pillow加载图像，我更喜欢使用OpenCV，因为它使我们能够使用实时摄像头。
让我们认出这段文字：
# get the string
string = pytesseract.image_to_string(image)
# print it
print(string)注意：如果上述代码引发错误，请考虑将 Tesseract-OCR 二进制文件添加到 PATH 变量。更仔细地阅读他们的官方安装指南。
Python图像文本识别：image_to_string()函数完全符合你的预期，它将包含的图像文本转换为字符，让我们看看结果：
This is a lot of 12 point text to test the
ocr code and see if it works on all types
of file format.
The quick brown dog jumped over the
lazy fox. The quick brown dog jumped
over the lazy fox. The quick brown dog
jumped over the lazy fox. The quick
brown dog jumped over the lazy fox.太好了，还有一个函数image_to_data()可以输出更多的信息，包括单词对应的width、height和x , y坐标，这将使我们能够制作很多有用的东西。例如，让我们在文档中搜索单词并在我们选择的特定单词周围绘制一个边界框，下面的代码处理：
# make a copy of this image to draw in
image_copy = image.copy()
# the target word to search for
target_word = "dog"
# get all data from the image
data = pytesseract.image_to_data(image, output_type=pytesseract.Output.DICT)Python ORC识别照片中的文本示例：所以我们要在文本文档中搜索单词“dog”，我们希望输出数据是结构化的而不是原始字符串，这就是为什么我将output_type传递为字典的原因，这样我们就可以轻松获取每个单词的数据（你可以打印数据字典以查看输出的组织方式）。
让我们获取该单词的所有出现次数：
# get all occurences of the that word
word_occurences = [ i for i, word in enumerate(data["text"]) if word.lower() == target_word ]现在让我们在每个单词上画一个包围框：
for occ in word_occurences:
# extract the width, height, top and left position for that detected word
w = data["width"][occ]
h = data["height"][occ]
l = data["left"][occ]
t = data["top"][occ]
# define all the surrounding box points
p1 = (l, t)
p2 = (l + w, t)
p3 = (l + w, t + h)
p4 = (l, t + h)
# draw the 4 lines (rectangular)
image_copy = cv2.line(image_copy, p1, p2, color=(255, 0, 0), thickness=2)
image_copy = cv2.line(image_copy, p2, p3, color=(255, 0, 0), thickness=2)
image_copy = cv2.line(image_copy, p3, p4, color=(255, 0, 0), thickness=2)
image_copy = cv2.line(image_copy, p4, p1, color=(255, 0, 0), thickness=2)保存并显示结果图像：
plt.imsave("all_dog_words.png", image_copy)
plt.imshow(image_copy)
plt.show()Python如何识别图片中的文字？看看结果：
很神奇，不是吗？这还不是全部！你可以将lang参数传递给image_to_string() 或image_to_data()函数，以便轻松识别不同语言的文本。 你还可以使用image_to_boxes()函数来识别字符及其框边界，请参阅他们的官方文档和可用语言以获取更多信息。
不过请注意，此Python图像文本识别方法非常适合识别扫描文档和纸张中的文本。OCR 的其他用途包括护照识别和从中提取信息的自动化、数据输入过程、车牌的检测和识别等等！
此外，这不适用于手写文本、复杂的现实世界图像以及不清晰的图像或包含大量文本的图像。
好的，这就是本教程的内容，让我们看看你可以使用此实用程序构建什么！
