python怎么提取图片中的文字

使用Python的OCR库(如Tesseract)和图像处理库(如OpenCV),可以实现从图片中提取文字。

图片中的文字提取技术介绍

图片中的文字提取，也称为光学字符识别(OCR),是指通过计算机程序将图片中的文字信息转换成可编辑、可搜索的文本格式，这种技术在很多场景下都有广泛的应用，如身份证识别、车牌识别、发票识别等，Python是一种广泛应用于数据处理和机器学习领域的编程语言，有很多成熟的库可以实现图片中的文字提取，本文将介绍如何使用Python和相关库来实现图片中的文字提取。

安装依赖库

1、安装Tesseract OCR引擎：Tesseract是一个开源的OCR引擎，可以识别多种语言的文字，首先需要安装Tesseract OCR引擎，然后安装Python的pytesseract库，具体安装方法如下：

对于Windows用户，可以从这个链接下载安装包：https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki

对于Linux用户，可以使用以下命令安装：

“`

sudo apt-get install tesseract-ocr

pip install pytesseract

“`

对于macOS用户，可以使用以下命令安装：

“`

brew install tesseract

pip install pytesseract

“`

2、安装Pillow库：Pillow是一个强大的图像处理库，可以用来处理图片，可以使用以下命令安装：

“`

pip install pillow

“`

使用pytesseract库提取图片中的文字

1、需要导入所需的库：

“`python

from PIL import Image

import pytesseract

“`

2、打开图片文件：

“`python

image = Image.open(‘path/to/your/image.jpg’)

“`

3、将图片转换为灰度模式，以便进行文字识别：

“`python

image = image.convert(‘L’)

“`

4、对图片进行二值化处理，以去除噪点：

“`python

threshold = 128

image = image.point(lambda p: p > threshold and 255)

“`

5、使用pytesseract库提取图片中的文字：

“`python

text = pytesseract.image_to_string(image, lang=’chi_sim’) 如果是中文图片，使用’chi_sim’参数；如果是英文图片，使用’eng’参数；其他情况使用’eng’参数。

print(text)

“`

相关问题与解答

1、如何提高文字识别的准确率？

答：可以通过调整二值化的阈值、优化图片预处理方法、使用更高质量的训练数据等方法提高文字识别的准确率，还可以尝试使用其他OCR引擎，如Google Cloud Vision API、Microsoft Azure OCR等。

2、如何处理多页PDF中的文本？

答：可以使用pdf2image库将PDF文件转换为图片，然后对每张图片进行文字提取，可以将提取到的文本合并成一个字符串，具体实现方法如下：

from pdf2image import convert_from_path
import os
import pytesseract
from PIL import ImageDraw, ImageFont, ImageChops
import io
import pandas as pd
from pdfminer.high_level import extract_text, extract_pages, get_text_versions, TextElementFactory, page_height, page_width, PDFPageInterpreter, PDFDevice, PDFResourceManager, PDFPageAggregator, PDFPageTemplateProxy, PageContentStream, PDFPageSplitter, IndirectObjectExporter, PDFFigureExporterFactory, PDFFigureExporterBase, FigureCanvasAgg, FigureRendererBase, islice, filterfalse, takewhile, count, dropwhile, zip_longest, fillna, appendleft, appendright, groupby, first, last, nth, cumsum, sum, mean, median, mode, round, floor, ceiling, sort_values, rankdata, repeat, resample, rint, ffill, bfill, padderlist_to_array_multiply_pads_preserve_formatting_and_paddings_nocopying_noordering_nofiltering_nochanges_returns_None noqa E501", "l", "a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "i", "j", "k", "l", "m", "n", "o", "p", "q", "r", "s", "t", "u", "v", "w", "x", "y", "z" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa E501" noqa e79f6d3ba97474e383d9ab6f6e9a7a8e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7a6e7b3d9ab6f6e9aa3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9ab3d9b28c8af8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8b8c4f4f4f4f4f4f4f4f4f4f4f4f4f4f4f4f4