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python中怎么批量识别图片指定区域的文字,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
1.aircv
用于识别模板再原始图的位置坐标
pip install aircv
2.Pillow
用于剪裁图片
pip install Pillow
3.Tesseract
文字识别
在此也可以用平台端的API进行更精准的识别
ubuntu下Tesseract环境安装
sudo apt-get install libpng12-dev sudo apt-get install libjpeg62-dev sudo apt-get install libtiff4-dev sudo apt-get install gcc sudo apt-get install g++ sudo apt-get install automake
1.tesseract-ocr安装
sudo apt-get install tesseract-ocr
2.pytesseract安装
pip install pytesseract
Python代码
识别对应位置
#!/usr/bin/python2.7 # -*- coding: utf-8 -*- import aircv def matchImg(imgsrc, imgobj, confidence=0.2): """ 图片对比识别imgobj在imgsrc上的相对位置(批量识别统一图片中需要的部分) :param imgsrc: 原始图片路径(str) :param imgobj: 待查找图片路径(模板)(str) :param confidence: 识别度(0<confidence<1.0) :return: None or dict({'confidence': 相似度(float), 'rectangle': 原始图片上的矩形坐标(tuple), 'result': 中心坐标(tuple)}) """ imsrc = aircv.imread(imgsrc) imobj = aircv.imread(imgobj) match_result = aircv.find_template(imsrc, imobj, confidence) # {'confidence': 0.5435812473297119, 'rectangle': ((394, 384), (394, 416), (450, 384), (450, 416)), 'result': (422.0, 400.0)} if match_result is not None: match_result['shape'] = (imsrc.shape[1], imsrc.shape[0]) # 0为高,1为宽 return match_result
图片剪裁
#!/usr/bin/python2.7 # -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image, ImageEnhance def cutImg(imgsrc, out_img_name, coordinate): """ 根据坐标位置剪切图片 :param imgsrc: 原始图片路径(str) :param out_img_name: 剪切输出图片路径(str) :param coordinate: 原始图片上的坐标(tuple) egg:(x, y, w, h) ---> x,y为矩形左上角坐标, w,h为右下角坐标 :return: """ image = Image.open(imgsrc) region = image.crop(coordinate) region = ImageEnhance.Contrast(region).enhance(1.5) region.save(out_img_name)
图片识别
#!/usr/bin/python2.7 # -*- coding: utf-8 -*- import pytesseract from PIL import Image image = Image.open('bb.png') code = pytesseract.image_to_string(image) print(code)
关于python中怎么批量识别图片指定区域的文字问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。
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