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这篇文章主要讲解了“Python怎么实现OCR识别”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Python怎么实现OCR识别”吧!
前期准备
界面编写
截图功能实现
OCR实现
内容显示
在这个阶段主要准备整个小程序的结构,既然要实现ocr,那么输入就是一张图片,而图片这里采用屏幕截图的方式获得,输出是文字,这里采用搜狗的ocr接口,我们把截好的图片传到搜狗ocr接口中,然后把返回的文字作为输出即可。
由于想做一个小程序,所以要为程序做GUI,这里采用tkinter编制GUI界面。
界面主要就准备一个窗体,里面有菜单,给出OCR功能。
之后我们点击菜单,则启动一个截图功能,在截图完成后,我们就把截得的图片传入ocr接口并返回文字到主窗体中。
主面板的编写则直接使用tkinter建立菜单等
root = Tk() root.title("小新的OCR") # 创建一个顶级菜单 menubar = Menu(root) # 创建一个下拉菜单“文件”,然后将它添加到顶级菜单中 filemenu = Menu(menubar, tearoff=False) filemenu.add_command(label="OCR", command=buttonCaptureClick, accelerator='Ctrl+N') filemenu.add_command(label="帮助",command=helpClick) filemenu.add_command(label="退出", command=root.quit) menubar.add_cascade(label="操作", menu=filemenu) # 显示菜单 root.config(menu=menubar) root.bind_all("<Control-d>", lambda event: buttonCaptureClick()) #启动消息主循环 root.mainloop()
这样变回产生一个窗体,用户可以和这个窗体进行交互,你可以点击菜单,然后找到其子菜单中的OCR一项,点击它便会调用一个buttonCaptureClick的函数,这个函数就来产生截图,并且保存截图。
截图功能我也是参考网上的内容,原理就是先把整个屏幕给捕捉到,然后监听鼠标事件,当鼠标左边按下则作为截图的左顶点,鼠标左键松下则最为截图的右底点,这样我们截图区域就出来了,然后进行保存即可。
#用来显示全屏幕截图并响应二次截图的窗口类 class MyCapture: def __init__(self, png): #变量X和Y用来记录鼠标左键按下的位置 self.X = tkinter.IntVar(value=0) self.Y = tkinter.IntVar(value=0) #屏幕尺寸 screenWidth = root.winfo_screenwidth() screenHeight = root.winfo_screenheight() #创建顶级组件容器 self.top = tkinter.Toplevel(root, width=screenWidth, height=screenHeight) #不显示最大化、最小化按钮 self.top.overrideredirect(True) self.canvas = tkinter.Canvas(self.top,bg='white', width=screenWidth, height=screenHeight) #显示全屏截图,在全屏截图上进行区域截图 self.image = tkinter.PhotoImage(file=png) self.text ="" self.canvas.create_image(screenWidth//2, screenHeight//2, image=self.image) #鼠标左键按下的位置 def onLeftButtonDown(event): self.X.set(event.x) self.Y.set(event.y) #开始截图 self.sel = True self.canvas.bind('<Button-1>', onLeftButtonDown) #鼠标左键移动,显示选取的区域 def onLeftButtonMove(event): if not self.sel: return global lastDraw try: #删除刚画完的图形,要不然鼠标移动的时候是黑乎乎的一片矩形 self.canvas.delete(lastDraw) except Exception as e: pass lastDraw = self.canvas.create_rectangle(self.X.get(), self.Y.get(), event.x, event.y, outline='black') self.canvas.bind('<B1-Motion>', onLeftButtonMove) #获取鼠标左键抬起的位置,保存区域截图 def onLeftButtonUp(event): self.sel = False try: self.canvas.delete(lastDraw) except Exception as e: pass sleep(0.1) #考虑鼠标左键从右下方按下而从左上方抬起的截图 left, right = sorted([self.X.get(), event.x]) top, bottom = sorted([self.Y.get(), event.y]) pic = ImageGrab.grab((left+1, top+1, right, bottom)) fileName ="temp.jpg" pic.save(fileName) self.text = get_text(fileName) #关闭当前窗口 self.top.destroy() self.canvas.bind('<ButtonRelease-1>', onLeftButtonUp) #让canvas充满窗口,并随窗口自动适应大小 self.canvas.pack(fill=tkinter.BOTH, expand=tkinter.YES) #开始截图 def buttonCaptureClick(): #最小化主窗口 # root.state('icon') root.withdraw() sleep(0.4) filename = 'temp.png' #grab()方法默认对全屏幕进行截图 im = ImageGrab.grab() im.save(filename) im.close() #显示全屏幕截图 w = MyCapture(filename) root.wait_window(w.top) #截图结束,恢复主窗口,并删除临时的全屏幕截图文件 root.update() root.deiconify() text1.config(state = NORMAL) text1.delete(0.0,END) text1.insert('insert',w.text) text1.config(state = DISABLED) text1.pack() os.remove(filename)
因为OCR其实是采用了搜狗的接口,所以需要做的工作也不是很多,只需要把我们的图片传入即可。
def get_text(img_path): print("") img = img_path # 图片路径 files = {"pic_path": open(img, "rb")} # files # 类似data数据 url = "http://pic.sogou.com/pic/upload_pic.jsp" # post的url keywords = requests.post(url, files=files).text # requests 提交图片 url = "http://pic.sogou.com/pic/ocr/ocrOnline.jsp?query=" + keywords # keywords就是图片url此方式为get请求 ocrResult = requests.get(url).json() # 直接转换为json格式 contents = ocrResult['result'] # 类似字典 把result的value值取出来 是一个list然后里面很多json就是识别的文字 text = "" for content in contents: # 遍历所有结果 text+=(content['content'].strip()+'\n') # strip去除空格 他返回的结果自带一个换行 return text
内容显示是在截图结束后我们把ocr识别的内容存储起来
self.text = get_text(fileName)
然后再显示到主窗体上
text1.config(state = NORMAL) text1.delete(0.0,END) text1.insert('insert',w.text) text1.config(state = DISABLED) text1.pack()
感谢各位的阅读,以上就是“Python怎么实现OCR识别”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对Python怎么实现OCR识别这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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