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Python实现图片识别功能的示例分享

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这篇文章主要介绍了Python编程实现的图片识别功能,涉及Python PIL模块的安装与使用技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python编程实现的图片识别功能。分享给大家供大家参考,具体如下:

1. 安装PIL,官方没有WIN位,Pillow替代

pip install Pillow-2.7.0-cp27-none-win_amd.whl

2. 安装Pytesser

下载pytesser_v0.0.1.zip,解压后复制进Python27Libsite-packgespytesser路径下,无pytesser则新建

在Python27Libsite-packgespytesser中新建一pytesser.pth文件,内容为pytesser

在pytesser内,修改三点

① pytesser.py修改成__init.py__

② 修改pytesser.py


import Image

改为


from PIL import Image

tesseract_exe_name = 'tesseract' 改为tesseract_exe_name = 'Python27\Lib\site-packges\pytesser\tesseract' 注意转义

③ 安装Tesseract

下载后解压,找到tessdata文件夹,用其替换掉pytesser解压后的tessdata文件夹即可。

不过除了测试用验证码之外,其余的系统验证码的识别率很低。

附测试代码


from pytesser import *
from PIL import Image, ImageEnhance
im = Image.open('D:Python27Libsite-packagespytesserphototest.tif')
im2 = Image.open(r'D:Python27Libsite-packagespytesserfnord.tif','r')
im3 = Image.open(r'F:PROJECTpythoncodeStudy_1src20170424cp.jpg','r') #文件读写模式以防报错
#图片处理1::黑白处理
enhancer = ImageEnhance.Contrast(im3)
image2 = enhancer.enhance(5)
image2.show()
print image_to_string(image2)
#图片处理2: 降噪处理
imgry = im3.convert('L') #灰度处理
#灰度处理基础上二值化处理
threshold = 140
table = []
for i in range(256):
 if i < threshold:
 table.append(0)
 else:
 table.append(1)
out = imgry.point(table, '1')
out.show()
text = image_to_string(out)
if text.isspace() :
 print "FAILE"
else:
 print text
#print text
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