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這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)碛嘘P(guān)如何使用tesserocr和pytesseract模塊,文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
1.tesserocr的使用
#從文件識(shí)別圖像字符 In [7]: tesserocr.file_to_text('image.png') Out[7]: 'Python3WebSpider\n\n' #查看tesseract已安裝的語(yǔ)言包 In [8]: tesserocr.get_languages() Out[8]: ('/usr/share/tesseract/tessdata/', ['eng']) #從圖片數(shù)據(jù)識(shí)別圖像字符 In [9]: tesserocr.image_to_text(im) Out[9]: 'Python3WebSpider\n\n' #查看版本信息 In [10]: tesserocr.tesseract_version() Out[10]: 'tesseract 3.04.00\n leptonica-1.72\n libgif 4.1.6(?) : libjpeg 6b (libjpeg-turbo 1.2.90) : libpng 1.5.13 : libtiff 4.0.3 : zlib 1.2.7 : libwebp 0.3.0\n'
2.pytesseract使用
功能:
get_tesseract_version 返回系統(tǒng)中安裝的Tesseract版本。
image_to_string 將圖像上的Tesseract OCR運(yùn)行結(jié)果返回到字符串
image_to_boxes 返回包含已識(shí)別字符及其框邊界的結(jié)果
image_to_data 返回包含框邊界,置信度和其他信息的結(jié)果。需要Tesseract 3.05+。有關(guān)更多信息,請(qǐng)查看Tesseract TSV文檔
image_to_osd 返回包含有關(guān)方向和腳本檢測(cè)的信息的結(jié)果。
參數(shù):
image_to_data(image, lang=None, config='', nice=0, output_type=Output.STRING)
image object 圖像對(duì)象
lang String,Tesseract 語(yǔ)言代碼字符串
config String 任何其他配置為字符串,例如:config='--psm 6'
nice Integer 修改Tesseract運(yùn)行的處理器優(yōu)先級(jí)。Windows不支持。尼斯調(diào)整了類似unix的流程的優(yōu)點(diǎn)。
output_type 類屬性,指定輸出的類型,默認(rèn)為string。有關(guān)所有支持類型的完整列表,請(qǐng)檢查pytesseract.Output類的定義。
from PIL import Image import pytesseract #如果PATH中沒有tesseract可執(zhí)行文件,請(qǐng)指定tesseract路徑 pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd='C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\\tesseract.exe' #打印識(shí)別的圖像的字符串 print(pytesseract.image_to_string(Image.open('test.png'))) #指定語(yǔ)言識(shí)別圖像字符串,eng為英語(yǔ) print(pytesseract.image_to_string(Image.open('test-european.jpg'), lang='eng')) #獲取圖像邊界框 print(pytesseract.image_to_boxes(Image.open('test.png'))) #獲取包含邊界框,置信度,行和頁(yè)碼的詳細(xì)數(shù)據(jù) print(pytesseract.image_to_data(Image.open('test.png'))) #獲取方向和腳本檢測(cè) print(pytesseract.image_to_osd(Image.open('test.png'))
圖像識(shí)別簡(jiǎn)單應(yīng)用
一般圖像處理驗(yàn)證,需要通過對(duì)圖像進(jìn)行灰度處理、二值化后增加圖像文字的辨識(shí)度,下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的對(duì)圖像驗(yàn)證碼識(shí)別處理,如遇到復(fù)雜點(diǎn)的圖像驗(yàn)證碼如中間帶多條同等大小劃線的驗(yàn)證碼需要對(duì)文字進(jìn)行喬正切割等操作,但它的識(shí)別度也只有百分之30左右,所以得另外想別的辦法來繞過驗(yàn)證
from PIL import Image import pytesseract im = Image.open('66.png') #二值化圖像傳入圖像和閾值 def erzhihua(image,threshold): ''':type image:Image.Image''' image=image.convert('L') table=[] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: table.append(1) return image.point(table,'1') image=erzhihua(im,127) image.show() result=pytesseract.image_to_string(image,lang='eng') print(result)
模擬自動(dòng)識(shí)別驗(yàn)證碼登陸:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/7/13 8:58 # @Author : Py.qi # @File : login.py # @Software: PyCharm from selenium import webdriver from selenium.common.exceptions import TimeoutException,WebDriverException from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.common.keys import Keys from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.remote.webelement import WebElement from io import BytesIO from PIL import Image import pytesseract import time user='zhang' password='123' url='http://10.0.0.200' driver=webdriver.Chrome() wait=WebDriverWait(driver,10) #識(shí)別驗(yàn)證碼 def acker(content): im_erzhihua=erzhihua(content,127) result=pytesseract.image_to_string(im_erzhihua,lang='eng') return result #驗(yàn)證碼二值化 def erzhihua(image,threshold): ''':type image:Image.Image''' image=image.convert('L') table=[] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: table.append(1) return image.point(table,'1') #自動(dòng)登陸 def login(): try: driver.get(url) #獲取用戶輸入框 input=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#loginname'))) #type:WebElement input.clear() #發(fā)送用戶名 input.send_keys(user) #獲取密碼框 inpass=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#password'))) #type:WebElement inpass.clear() #發(fā)送密碼 inpass.send_keys(password) #獲取驗(yàn)證輸入框 yanzheng=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#code'))) #type:WebElement #獲取驗(yàn)證碼在畫布中的位置 codeimg=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#codeImg'))) #type:WebElement image_location = codeimg.location #截取頁(yè)面圖像并截取掩碼碼區(qū)域圖像 image=driver.get_screenshot_as_png() im=Image.open(BytesIO(image)) imag_code=im.crop((image_location['x'],image_location['y'],488,473)) #輸入驗(yàn)證碼并登陸 yanzheng.clear() yanzheng.send_keys(acker(imag_code)) time.sleep(2) yanzheng.send_keys(Keys.ENTER) except TimeoutException as e: print('timeout:',e) except WebDriverException as e: print('webdriver error:',e) if __name__ == '__main__': login()
上述就是小編為大家分享的如何使用tesserocr和pytesseract模塊了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí),歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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